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() ...

資料通訊網路 (5版)

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【中文翻譯書】 (附光碟) 書名 : 資料通訊網路 第5版 原文書名：Data Communications and Networking 5/e 原文作者：Behrouz A. Forouazn 中文譯者：劉金順 ISBN： 9789861579856 內容簡介 　　《資料通訊網路》（Data Communications and Networking）是一本選修電腦網路課程學生的聖經、自修潛學人士的寶典，同時也是網路專業人員的祕笈。有著通訊網路科技的日新月異，本書的架構、內容亦有之調整以建立更完整的觀念，滿足讀者的需求。其特色如下： 　　．觀念建立在理論之上：資訊科技的理論多半生澀、抽象，不易理解。本書以淺顯易懂的編寫方式，傳達艱深的觀念，發揮最大教學效益。 　　．層次結構完整：以模組化的方式，並配合硬體設備，逐層闡述Internet五層架構，使讀者能正確地建立網路概念。 　　．圖形說話：書中有數百幅圖形，透過視覺連結文意，捨去繁瑣的數學說明，讓讀者很容易地了解學理。 　　．範例與評量：各章節中有生活實例、範例以驗證學理；章末有包含練習題組、實驗作業、Applet或Java的程式練習及模擬實驗，以評量對該章觀念的理解；兩者皆可加速對該章內容的吸收。 　　．涵蓋範圍深廣：除了區域網路、都會網路和廣域網路等基本網路類型外，其他如通訊原理、交換器設計、無線網路（無線區域網路、藍牙、衛星和蜂巢式網路）及各種網路相關介面等，均詳載於書中。第五版增加P2P網路和WiMAX的介紹，同時也重新整合、組織章節，讓一系列的網路技術更加堅實。 　　．完整的詞彙：網路詞彙多如牛毛，英文縮寫無法見字猜義。因此，各章章末皆附有關鍵名詞及頁碼，以方便查閱。 目錄 第一篇 概觀 第 1 章 簡介 第 2 章 網路模型 第二篇 實體層 第 3 章 實體層介紹 第 4 章 數位傳輸 第 5 章 類比傳輸 第 6 章 頻寬使用：多工和頻譜延展 第 7 章 傳輸媒介 第 8 章 交換 第三篇 資料鏈結層 第 9 章 資料鏈結層簡介 第 10 章 錯誤偵測和修正 第 11 章 資料鏈結控制(DLC) 第 12 章 媒體存取控制 第 13 章 有線LAN：Ethernet 第 14 章 其他有線網路 (請見隨書光碟) 第 15 章 無線LAN 第 16 章 其他無線網路 (請見隨書光碟) 第 17 章 連接設備和虛擬LAN 第四篇 網路層 第 18 章 網路層簡介 第 19 章 網路層協定 第 20 章 單播路由 第 21 章 群播路由 第 22 章 下一世代IP 第五篇 傳輸層 第 23 章 傳輸層簡介 第 24 章 傳輸層協定 第六篇 應用層 第 25 章 標準主從協定 (請見隨書光碟) 第 26 章 網路管理 (請見隨書光碟) 第 27 章 P2P 典範 (請見隨書光碟) 第七篇 與各層次有關的主題 第 28 章　Internet安全 (請見隨書光碟) 附錄A Unicode (請見隨書光碟) 附錄B 位置數字系統 (請見隨書光碟) 附錄C HTML、CSS、XML和XSL (請見隨書光碟) 附錄D 淺談機率 (請見隨書光碟) 附錄E 數學複習 (請見隨書光碟) 附錄F 8B/6T 代碼 (請見隨書光碟) 附錄G 其他各類資訊 (請見隨書光碟) 附錄H 電話歷史 (請見隨書光碟)