必學! Python資料科學．機器學習最強套件: NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、Scikit-learn、tf.Keras

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必學！Python資料科學‧機器學習最強套件－NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras ISBN13：9789863126157 出版社：旗標出版社 作者：石川聡彥-著;施威銘研究室-監修 譯者：劉金讓 裝訂／頁數：平裝／448頁 規格：23cm*17cm*2.8cm (高/寬/厚) 重量：982克 版次：１ 出版日：2021/04/19 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 最夯的 Python 套件解說 ✕ 最夯的資料科學、機器學習技術, 本書帶您一次學會！ 　　Python 是近來最熱門的程式語言, 也是資料科學、機器學習實作時的首選語言。Python 之所以在這些領域大放異彩, 就是仰賴了各種功能強大的第三方套件, 不過套件百百款, 該從哪些下手呢？很簡單, 很少用到的先不用花太多時間, 我們挑常用、關鍵的先學好！本書為有志於學習資料科學、機器學習的初學者, 嚴選出 NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras 等最強套件, 絕對是初學者必須好好掌握的！ 　　NumPy 數值運算套件可以做資料高速運算, 許多套件也都是以 NumPy 為基礎建構而成, 經常得跟 NumPy 搭配使用, 一定要紮穩這個重要基石； 　　在面對龐大的資料時, 使用 Pandas、Matplotlib 可以輕鬆做資料整理, 並藉由繪圖獲取重要資訊, 是資料科學實作的強大利器； 　　OpenCV 是電腦視覺 (Computer Vision) 領域響叮噹的套件, 不管是裁切、縮放、輪廓偵測、過濾影像以強化資訊...各種影像處理功能一應俱全, 是影像辨識、機器學習做資料擴增的最強助手； 　　最後, 我們將帶您一窺 scikit-learn、tf.Keras 這兩個重量級套件如何在機器學習、深度學習領域中發揮關鍵性的作用, 我們會實際操演如何利用它們做資料預處理 (Preprocessing)、建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)…等監督式學習分類模型；以及建立 DNN、CNN 等影像辨識神經網路 (Neural network)。 　　看了本書之後, 你將深刻體會到各套件的強大之處, 利用短短幾行程式碼, 竟然瞬間完成許多運算、建模工作。不過各套件的函式、參數設定可不像網路文章寫的這麼單純, 當中有許多設定「眉角」需要特別注意, 為此, 小編都經過逐一詳測, 針對可能遇到的問題添加大量註解, 幫助讀者更加理解內容！ 本書特色 　　□資料科學熱門套件解說 　　‧紮穩 NumPy 重要基礎：axis、dimention、陣列切片、各種高速運算函式 　　‧Pandas 資料分析技巧：資料清理、缺失值處理、快速取得各種統計數據 　　‧Matplotlib 資料視覺化：繪製 2D / 3D 圖 / 子圖、比較資料的分布狀況 　　‧OpenCV 影像處理：影像裁切 / 縮放 / 翻轉...做資料擴增, 二值化 (binarization) / 降雜訊...強化重要影像資訊 　　□最紮實的機器學習、深度學習實戰 　　‧機器學習的資料預處理 (Data preprocessing) 　　‧快速建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)...監督式學習分類模型 　　‧建立 DNN、CNN 影像辨識神經網路 (Neural network) 　　‧建模完只是第一步！各模型超參數 (Hyperparameter) 調整心法大公開！ 　　□本書由【施威銘研究室監修】, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！ 目錄 第 1 章 Python 基礎：變數、 資料型別與 if 判斷式 第 2 章 Python 基礎：list、dict 與迴圈 第 3 章 函式、 類別與模組 第 4 章 進階函式及特殊容器 第 5 章 NumPy 高速運算套件 5-1 NumPy 的基本介紹 5-2 陣列的基本操作 5-2-1 建立陣列 5-2-2 陣列的切片操作 5-2-3 使用布林陣列篩選值 5-2-4 陣列的四則計算 5-2-5 體驗好用的 NumPy 函式 5-3 NumPy 多軸陣列 5-3-1 陣列的軸 (axis) 5-3-2 陣列的 shape 5-3-3 多軸陣列的切片做法 5-3-4 陣列轉置 (transpose) 5-3-5 陣列排序 5-3-6 陣列擴張 (Broadcasting) 5-3-7 用 NumPy 函式計算矩陣乘積 第 6 章 pandas 的基礎 6-1 pandas 簡介 6-2 Series 物件的操作處理 6-2-1 建立 Series 物件 6-2-2 取出 Series 當中的元素 6-2-3 單取出「索引值」或者「內容值」-.index、.values 6-2-4 新增 Series 物件的元素–append() 6-2-5 刪除 Series 物件的元素–drop() 6-2-6 從 Series 物件篩選出想要的元素 6-2-7 將 Series 的元素排序–sort_index()、 sort_values() 6-3 DataFrame 物件的操作處理 6-3-1 建立 DataFrame 物件–pd.DataFrame() 6-3-2 修改 index 和 column 的名稱–.index、.column 6-3-4 加入新的資料列–append() 6-3-4 加入新的欄位 6-3-5 取出 DataFrame 當中的元素–df.loc[]、df.iloc[] 6-3-6 刪除 df 物件的列或行–drop() 6-3-7 將欄位值依大小排序–sort_values() 6-3-8 從 df 物件篩選出想要的資料 第 7 章 DataFrame 的串接與合併 7-1 概念說明 7-2 用 concat() 串接多個 DataFrame 7-3 用 merge() 合併多個 DataFrame 第 8 章 DataFrame 的進階應用 8-1 載入外部檔案並做資料整理 8-2 處理 DataFrame 中的缺失值 8-2-1 用 dropna() 刪除含有 NaN (缺失值) 的列 8-2-2 用 fllna() 填補 NaN 值 8-3 分析數據常用到的技巧 (一) 8-3-1 duplicated()、drop_duplicated() - 尋找或刪除 DataFrame 內重複的資料 8-3-2 map()–利用 DataFrame 的既有欄位生成新的欄位 8-3-3 用 cut() 劃分、篩選資料 8-4 分析數據常用到的技巧 (二) 8-4-1 取頭尾列–head()、tail() ...

AIOT與OpenCV實戰應用：Python、樹莓派、物聯網與機器視覺 (3版)

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AIOT與OpenCV實戰應用：Python、樹莓派、物聯網與機器視覺 系列名：程式設計/APP ISBN13：9786263240193 出版社：碁峰資訊 作者：朱克剛 裝訂／頁數：平裝／304頁 規格：23cm*17cm*2cm (高/寬/厚) 版次：3 出版日：2021/11/29 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 　　＊詳細步驟說明，一步步跟著做，有如專家從旁親自指導! 　　＊本書使用Python 3.x、樹莓派4B與OpenCV 4.x 　　＊涵蓋大部分常用感測元件與重要連網技術 　　＊第三版新增影像串流、LCD螢幕與全彩LED燈條、更新MQTT安裝方式 　　朱克剛老師專門培訓物聯網應用工程師，擁有豐富資訊教育訓練經驗，結合 Python、Raspberry Pi 與 OpenCV 的 AIoT 專案開發與教學，遠距實作授課操作流暢畫面優美，如同本書內容一樣，深入淺出，廣受師生好評。－－國立臺北科技大學電子系副教授 曾柏軒 　　本書內容說明清楚，透過實作例子的步驟說明，讓初學者可以快速上手，是一本適合學習的好書。－－國立高雄科技大學電子系教授兼主任秘書 陳銘志 　　樹苺派是最接近AIoT世界的起點，搭配Python與OpenCV工具的使用，可以讓你一窺這個大世界的堂奧。 很高興朱克剛老師把這些元素集結在一本書裡面，讓大家可以快速掌握這張通往未來的門票。－－宏碁強固電腦方案總處長 游鴻志 　　AIoT應用領域十分廣泛，舉凡機器視覺、外觀檢測、智能家居及設備維護監控。本書以深入淺出方式介紹樹莓派軟硬整合框架並採用最新的Python開發技巧，誠摯推薦給所有想要進入AIoT開發者殿堂的一本必備秘笈。－－鴻海集團D事業群/資訊價值創造處資深處長 徐長愷 目錄 第 1 篇　Python 1-1 介紹與安裝 1-2 基礎概念 1-3 字串處理 1-4 函數 1-5 模組與類別 1-6 多執行緒 1-7 檔案存取 1-8 資料庫 1-9 網際網路 1-10 Socket程式 1-11 Tkinter視窗 第 2 篇　樹莓派 2-1 安裝 2-2 常用指令 2-3 GPIO 輸出 2-4 GPIO 輸入 2-5 PWM 2-6 中斷 2-7 數位感測器 2-8 類比感測器 2-9 MQTT 2-10 Web 與 CGI 2-11 攝影機 第 3 篇　OpenCV 3-1 安裝 3-2 顯示攝影機影像 3-3 讀取圖檔與存檔 3-4 2D繪圖 3-5 人臉偵測 3-6 人臉辨識 3-7 特定區域處理 3-8 物體移動追蹤 3-9 背景移除 3-10 色彩辨識與追蹤 3-11 邊緣偵測 3-12 霍夫圓形檢測 3-13 特徵描述 3-14 特徵比對 3-15 多邊形辨識 3-16 多邊形凹凸點計算 3-17 全景圖 3-18 使用DNN 偵測人臉 3-19 使用DNN 進行物件偵測 - YOLO 3-20 網頁與串流 附錄A　使用YOLO 訓練自己的物件

Python 教學手冊 第二版 (2版)

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因果推論的商業應用：用Python解鎖科技產業的精準行銷 (1版)

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【簡介】 　　＊資料驅動時代，行銷決策不再靠直覺，你需要的是──科學證據！ 　　・折扣真的能提高銷售？哪些顧客即使不推也會買？ 　　・無法進行 A/B 測試時，還有哪些方法能推論效果？ 　　・在資源有限的情況下，如何讓每一分行銷預算發揮最大效益？ 　　✔把抽象的因果推論方法，運用到科技產業的真實商業問題上。 　　✔教你如何思考模型背後的假設與挑戰，搭配實例分析，真正「用得出來」。 　　✔全書以 Python 為實作語言，實務化門檻降低，符合產業主流技術。 　　✔幫助行銷人、資料分析師、產品經理，解決真實業務問題。 　　每增加一美元的線上行銷預算，能吸引多少新顧客？哪些消費者只有在收到折扣券時才會購買商品？該如何制定最佳定價策略？因果推論提供了一種高效方法，幫助您準確評估各種影響因素對商業指標的改變，而這一切只需幾行簡潔的Python程式碼即可實現。 　　在本書中，作者Matheus Facure深入剖析了因果推論在影響力分析與效果估計上的巨大潛力。無論您是管理人員、資料科學家，還是商業分析師，都將在書中學習到一系列經典的因果推論方法，例如 A/B測試、線性迴歸、傾向分數、合成控制法以及雙重差異法（Difference-in-Differences）。此外，作者也帶您探索現代技術的應用，包括如何利用機器學習進行異質性效應估計。每一種方法都配有具體的產業應用範例，幫助您快速上手。 　　本書將幫助您： 　　．學習因果推論的基本概念 　　．將商業問題建構為因果推論問題 　　．了解偏差會如何干擾因果推論 　　．認識因果效應如何因人而異 　　．使用同一顧客在不同行為上的觀察進行因果推論 　　．在隨機化不可行的情況下，運用地理或切換實驗完成因果分析 　　．檢視不遵從性偏差和效應減弱 最真實的國際讀者讚譽 　　「對數據科學家來說，這本書直接影響我的工作，充滿『恍然大悟』的時刻！」 　　「唯一一本將因果推論從數學理論到Python實作、聚焦產業應用的書！」 　　「適合統計、工程與經濟領域專業人士，完美填補實務缺口！」 來自專家的推薦 　　「Matheus寫的這本書，教導您如何從簡單的模型進展到適用於真實資料，並解決重要實際問題的先進方法，是該主題迄今的最佳著作。」 ——Sean J. Taylor，Motif Analytics首席科學家 　　「這是一本淺顯易懂的因果推論入門書，聚焦於Python資料分析社群最熟悉的工具和應用場景。」 ——Nick Huntington-Klein，經濟學教授、《The Effect: An Introduction to Research Design and Causality》作者 　　「少數真正符合科技產業實際需求的因果推論書。每一章都處理實際資料中會遇到的問題，並用 Python 從零實作。推薦給任何希望深入理解並實作因果推論的人。」 ──D.G. 哥倫比亞大學《工業資料科學》課程講師、Lyft應用科學家  【目錄】 前言 第一部分 基礎知識 Chapter 1 因果推論導論 什麼是因果推論？ 為什麼要進行因果推論？ 機器學習與因果推論 關聯性與因果性 偏差 確定處理效應 關鍵概念 Chapter 2 隨機實驗和統計回顧 透過隨機化實現強制獨立性 A/B 測試的例子 理想實驗 最危險的公式 估計的標準誤差 信賴區間 假設檢定 樣本量計算 關鍵概念 Chapter 3 圖形因果模型 思考因果性 圖形模型速成課程 再探識別 CIA 和調整公式 正向性假設 使用資料的識別範例 混淆偏差 選擇偏差 關鍵概念 第二部分 調整偏差 Chapter 4 線性迴歸的不可思議有效性 只需要線性迴歸 迴歸理論 Frisch-Waugh-Lovell 定理與正交化 迴歸作為結果模型 正向性與外插 線性迴歸中的非線性 給初學者的迴歸分析 遺漏變數偏差：從迴歸的角度看混淆 中性控制變數 關鍵概念 Chapter 5 傾向分數 管理培訓的影響 使用迴歸調整 傾向分數 基於設計與基於模型的識別 雙重穩健估計 用於連續處理之廣義傾向分數 關鍵概念 第三部分 效應異質性與個人化 Chapter 6 效應異質性 從 ATE 到 CATE 為什麼預測不是答案？ 使用迴歸進行 CATE 評估CATE 預測 根據模型分組的效應評估 累積效應 累積增益 目標變換 當預測模型能幫助效應排序時 CATE 在決策中的應用 關鍵概念 Chapter 7 元學習器 用於離散型處理的元學習器 連續型處理的元學習器 關鍵概念 第四部分 面板資料 Chapter 8 雙重差分法 面板資料 標準雙重差分法 識別假設 隨時間的效應動態 包含共變數的雙重差分法 雙重穩健雙重差分法 逐步採用 關鍵概念 Chapter 9 合成對照法 線上行銷資料集 矩陣表達法 合成對照作為水平迴歸 標準合成對照 帶有共變數的合成對照 合成對照去偏差 推論 合成雙重差分法 關鍵概念 第五部分 替代實驗設計 Chapter 10 地理實驗和交替實驗 地理實驗 合成對照設計 切換實驗 關鍵概念 Chapter 11 不遵從與工具變數 不遵從 擴展潛在結果 工具變數識別假設 第一階段 簡化形式 兩階段最小平方法 標準誤差 額外的控制變數和工具變數 不連續性設計 關鍵概念 Chapter 12 未來的方向 因果發掘 序列決策 因果強化學習 因果預測 領域適應 結語 索引  

最新Python基礎必修課(第二版)：ITS認證 + ChatGPT協作開發 (2版)

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【簡介】 語法解析 x 範例說明 x 程式實例 x ChatGPT輔助學習 x ITS Python詳解 用Python打造未來競爭力，結合ChatGPT協作開發，加速學習之路，直通大數據、機器學習與人工智慧核心技術！ ★ 超值加贈！用ChatGPT學Python教學影片 ★ 涵蓋ITS Python國際認證模擬試題解析 ■ 微軟最有價值專家(MVP)、ITS Python國際認證講師與資深教師共同執筆 由微軟MVP、ITS國際認證講師與科大教授共同編撰，專為初學者量身打造的Python入門教材。不僅適合零基礎學習者，也適用於教師教學與學生運算思維訓練。 ■ 循序漸進，無痛上手 內容結合理論與實務，透過書中範例引導問題分析與程式架構設計，系統性培養初學者的邏輯思維與問題解決能力，輕鬆踏入Python程式設計的世界。 ■ 豐富內容與實務應用 內容涵蓋Spyder與Colab開發環境，從基礎語法、資料結構、控制流程到檔案處理、圖表設計與視窗應用開發，進一步延伸至網頁爬蟲實作。搭配ChatGPT進行數據分析、圖表繪製與爬蟲協作，全面訓練實作能力，為進入大數據、機器學習與AI領域打下堅實基礎。 ■ ITS Python國際認證能力訓練 內容融合ITS Python解題技巧，書末收錄兩組ITS Python（IT Specialist Certification）國際認證模擬試題，強化初學者的實作訓練，也是考取ITS Python認證的理想教材。 ■ 超值！附「用ChatGPT學習Python」教學影片 結合ChatGPT協助撰寫程式、加入註解、除錯與理解程式邏輯，全面加速您提升Python程式設計實力。 ■ 更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道https://www.youtube.com/@happycodingfun 【目錄】 chapter 01　Python 語言概觀 　　1.1 Python 語言簡介 　　1.2 程式設計的步驟 　　1.3 演算法 　　1.4 建置 Anaconda 開發環境 　　1.5 編寫第一個 Python 程式 　　1.6 認識 Google Colab 程式編輯環境 　　1.7 檢測模擬試題解析 chapter 02　基本程式設計 　　2.1 內建資料型別 　　2.2 常值 　　2.3 變數與資料型別 　　2.4 運算子 　　2.5 資料型別轉換 　　2.6 print() 輸出函式 　　2.7 檢測模擬試題解析 chapter 03　字串與格式化輸出入 　　3.1 字串資料型別 　　3.2 字串與運算子 　　3.3 格式化輸出 　　3.4 常用的字串方法 　　3.5 檢測模擬試題解析 chapter 04　選擇結構 　　4.1 結構化程式設計 　　4.2 關係運算子 　　4.3 邏輯運算式 　　4.4 選擇結構 　　4.5 檢測模擬試題解析 chapter 05　重複結構 　　5.1 for 迴圈 　　5.2 while 迴圈 　　5.3 continue 與 break 　　5.4 巢狀迴圈與無窮迴圈 　　5.5 檢測模擬試題解析 chapter 06　串列 　　6.1 何謂串列 　　6.2 一維串列 　　6.3 使用迴圈操作串列 　　6.4 串列的函式與方法 　　6.5 串列的排序 　　6.6 二維串列 　　6.7 檢測模擬試題解析 chapter 07　函式 　　7.1 何謂函式 　　7.2 內建函式 　　7.3 自定函式 　　7.4 引數的傳遞方式 　　7.5 引數傳遞使用串列 　　7.6 全域變數與區域變數 　　7.7 遞迴 　　7.8 檢測模擬試題解析 chapter 08　元組、字典、集合 　　8.1 元組 　　8.2 字典 　　8.3 集合 　　8.4 檢測模擬試題解析 chapter 09　檔案與例外處理 　　9.1 檔案概論 　　9.2 資料夾的建立與刪除 　　9.3 檔案的開啟與關閉 　　9.4 文字檔資料的寫入與讀取 　　9.5 例外處理 　　9.6 檢測模擬試題解析 chapter 10　與ChatGPT 協作開發 　　10.1 認識 ChatGPT 　　10.2 ChatGPT 協作開發 Python chapter 11　繪製圖表 　　11.1 matplotlib 套件 　　11.2 繪製線條圖 　　11.3 繪製柱狀圖 　　11.4 繪製圓餅圖 　　11.5 與 ChatGPT 協作繪製線條圖 chapter 12　網頁資料擷取分析 　　12.1 網路爬蟲 　　12.2 urllib 套件解析網址與擷取網頁 　　12.3 requests 套件擷取網頁 　　12.4 BeautifulSoup 套件解析網頁 　　12.5 網頁爬蟲應用實例 　　12.6 與 ChatGPT 協作爬取股票 附錄 A　ITS Python 國際認證模擬試題 - 1 附錄 B　ITS Python 國際認證模擬試題 - 2 附錄 C　視窗應用程式 【PDF電子書，請線上下載】