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白話機器學習(統計+概率+演算法原理)

  • 作者：洪錦魁|責編:申美瑩
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302697374
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：534
人民幣：RMB 149 元      售價：元
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內容大鋼
    本書採用淺顯易懂的文字，結合豐富的圖表與416個Python程序實例，從機器學習必備的基礎數學、統計、概率等理論逐步切入，讓讀者不再被艱深的數學公式所困擾。書中系統介紹了Scikit－learn的主要演算法，如線性回歸、決策樹、隨機森林、KNN與支持向量機等，並通過波士頓房價、信用卡風險、泰坦尼克號生存分析等真實案例，示範如何將理論有效轉化為實際應用。
    此外，本書也涵蓋了特徵選擇、模型調校、數據預處理與機器學習效能評估等重要主題，提供給讀者完整且實用的技能培養。書末更介紹了當前熱門的語音識別技術，包括語音轉文字及文字轉語音，協助讀者掌握前沿應用趨勢。全書強調理論與實際結合，適合初學者到進階者自學，為中文機器學習領域提供了完整且務實的學習資源。適合電腦專業的本科生和研究生使用。
作者介紹
洪錦魁|責編:申美瑩
    洪錦魁，中國台灣電腦專家，IT圖書知名作者，近年出版《深度學習全書》《Python王者歸來（增強版）》《機器學習數學基礎一本通（Python版）》《機器學習微積分一本通（Python版）》等圖書。
目錄
第1章  機器學習基本概念
第2章  機器學習的基礎數學
第3章  認識方程式、函數、坐標圖形
第4章  從聯立方程式看機器學習的數學模型
第5章  從勾股定理看機器學習
第6章  聯立不等式與機器學習
第7章  機器學習需要知道的二次函數
第8章  機器學習的最小二乘法
第9章  機器學習必須懂的集合
第10章  機器學習必須懂的排列與組合
第11章  機器學習需要認識的概率
第12章  二項式定理
第13章  指數概念與指數函數
第14章  對數
第15章  歐拉數與邏輯函數
第16章  三角函數
第17章  基礎統計與大型運算符
第18章  機器學習的向量
第19章  機器學習的矩陣
第20章  向量、矩陣與多元線性回歸
  ……

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