基礎資料結構使用C (Fundamentals of Data Structures in C,2/E) (2版)
其他會員也一起購買
原文書資訊
書名:Fundamentals of Data Structures in C 2008 978-0-929306-40-7,2/E <Silicon Press>
作者: HOROWITZ
ISBN: 9780929930640
出版社: Silicon Press
出版年: 2007年
中文書資訊
書名: 基礎資料結構使用C (第二版)
作者: Horowitz/ 蔡錫鈞
ISBN: 9789868359710
出版社: 開發
出版年: 2008年
立即查看
Deep Learning: 用Python進行深度學習的基礎理論實作
相關熱銷的書籍推薦給您
書名：DEEP LEARNING｜用PYTHON進行深度學習的基礎理論實作
出版社：歐萊禮
出版年月：201708
條碼：9789864764846
內容簡介
不走捷徑，幫助您真正搞懂「深度學習」的真義
這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明，一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解：深度學習究竟是什麼？有何特色？根據何種原理來運作？
從零開始，由實做中學習
本書的目標是，盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」，以基礎的知識為起點，以容易上手的Python撰寫程式，從動手實作的過程中，一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書的話，這本書並不屬於汽車駕訓教材，而是希望能夠幫助您瞭解車子的原理，而非教您開車的方法。為了瞭解汽車的結構，必須試著打開車子的引擎蓋，將每個零件都拿起來觀察、操作看看。然後盡量用簡單的形狀，篩選出車子的核心部分，就像組合迷你模型般，製作出這台車子。本書的目標，就是透過製作車子的過程，讓你感受到自己實際可以製作出車子，進而熟悉與車子的相關技術。
本書特色：
．利用最少的外部函式庫，使用Python，從零開始實際執行深度學習的程式。
．說明Python 的用法，讓Python 的初學者也能理解。
．實際執行Python 的原始碼，同時提供讀者手邊可以進行實驗的學習環境。
．從簡單的機器學習問題開始，到最後執行精密辨識影像的系統。
．以淺顯易懂的方式說明深度學習與神經網路理論。
．針對看似複雜的技術，如誤差反向傳播與卷積運算等，利用實際操作方式說明，幫助理解。
．介紹在執行深度學習時，有幫助且實用的技巧，包括決定學習率的方法、權重的預設值等。
．說明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趨勢與操作。
．為什麼深度學習很優秀，為什麼加深層數，就能提高辨識準確度，為什麼隱藏層很重要，仔細說明這些「為什麼」。
．介紹自動運作、產生影像、強化學習等深度學習的應用範例。
作者介紹
作者簡介
斎藤康毅
1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。
目錄
第一章 Python入門
第二章 感知器
第三章 神經網路
第四章 神經網路的學習
第五章 誤差反向傳播法
第六章 與學習有關的技巧
第七章 卷積神經網路
第八章 深度學習
附錄A Softmax-with-Loss層的計算圖
參考文獻
立即查看
TQC+ Python 3.x網頁資料擷取與分析特訓教材
類似書籍推薦給您
書名：TQC＋Python 3.x網頁資料擷取與分析特訓教材
作者：曹祥雲、電腦技能基金會
出版社：全華
出版日期：2018/11/26
ISBN：9789864639878
內容簡介
「TQC+ 網頁資料擷取與分析Python 3」係為TQC+ 軟體設計領域之程式語言認證能力鑑定，以實務操作方式進行認證，評核符合企業需求的新時代專業設計人才。亦為考核「程式設計專業人員」必備專業技能之一。
本書特色
1.內容淺顯易懂，結合理論與實務，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。
2.涵蓋知識觀念和範例練習，作為培養網頁資料擷取與分析Python 3能力之最佳讀本。
3.本書分成五個部分，包含「Python與Anaconda」、「資料處理能力」、「網頁資料擷取與轉換」、「資料分析能力」、「資料視覺化能力」等多項議題，提供讀者最實用技巧，靈活運用Python網頁資料擷取與分析，為人才評鑑建立了公正客觀的參考標準。
4.配合中華民國電腦技能基金會(www.csf.org.tw)測驗流程，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
目錄
Chapter 0 Python 與Anaconda
0-1 高階語言使用現況
0-2 Python發展與特色
0-3 Anaconda軟體包
0-4 Jupyter Notebook
0-5 Spyder
0-6 Python第三方函式庫
Chapter 1 資料處理能力
1-1 PDF文件之轉換
1-2 CSV讀取與寫入
1-3 JSON讀取與寫入
1-4 XML讀取與寫入
1-5 SQLite資料庫之處理
綜合範例
Chapter 2 網頁資料擷取與轉換
2-1 Python存取網站方式
2-2 urllib與re
2-3 requests
2-4 BeautifulSoup
2-5 Selenium
綜合範例
Chapter 3 資料分析能力
3-1 Python資料分析概論
3-2 NumPy
3-3 Pandas
綜合範例
Chapter 4 資料視覺化能力
4-1 圖表之設定
4-2 各種圖表之呈現
4-3 圖表繪製其他技巧
綜合範例
附錄
習題參考解答
認證簡章
CODE JUDGER學習平台介紹
問題反應表
立即查看
TQC+ Python3.x機器學習基礎與應用特訓教材
類似書籍推薦給您
TQC+ Python3.x機器學習基礎與應用特訓教材
ISBN13：9789865035921
出版社：全華圖書
作者：林英志-編
裝訂／頁數：平裝／368頁
規格：26cm*19cm*1.4cm (高/寬/厚)
版次：1
出版日：2021/03/24
中國圖書分類：電腦程式語言
內容簡介
本書遵循專業考科「TQC+ 人工智慧：機器學習 Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。
本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。
1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。
2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」，帶領讀者快速從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測與分類，是為實現人工智慧:機器學習實際表現之最佳讀本。
3.題庫練習 歡迎到雲端練功坊（https://cloud.csf.org.tw）來充電、練功。
4.配合中華民國電腦技能基金會（https://www.csf.org.tw）測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
■ 圖書試閱會員獨享--請完成右上角會員登錄
試閱檔案
■ 本書特色
本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。
1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。
2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」，帶領讀者快速從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測與分類，是為實現人工智慧:機器學習實際表現之最佳讀本。
3.題庫練習 歡迎到雲端練功坊（https://cloud.csf.org.tw）來充電、練功。
4.配合中華民國電腦技能基金會（https://www.csf.org.tw）測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
目錄
Chapter 0 Python與機器學習
0-1 Python發展與編寫環境
0-2 機器學習
0-3 機器學習使用Python
0-4 基礎數學與Python實作
0-5 小結
綜合範例
Chapter 0習題
Chapter 1 數據前處理
1-1 數據類型
1-2 遺漏值
1-3 切割數據集
1-4 異常值
1-5 選取重要特徵
1-6 小結
綜合範例
Chapter 1習題
Chapter 2 監督式學習：迴歸
2-1 線性迴歸
2-2 評估迴歸模型的效能
2-3 正規化的迴歸
2-4 處理非線性關係
2-5 小結
綜合範例
Chapter 2習題
Chapter 3 監督式學習：分類
3-1 迴歸vs分類
3-2 評估分類器的效能
3-3 邏輯斯迴歸
3-4 支援向量機
3-5 樸素貝氏分類
3-6 決策樹
3-8 小結
綜合範例
Chapter 3習題
3-7 K最近鄰
Chapter 4 模型擬合、評估與超參數調校
4-1 工作流程管道化
4-2 過擬合與欠擬合
4-3 評估模型效能
4-4 調校超參數
4-5 處理類別不平衡
4-6 小結
綜合範例
Chapter 4習題
Chapter 5 非監督式學習：降維與分群
5-1 主成分分析降維
5-2 k-means分群
5-3 階層式分群
5-4 DBSCAN分群
5-5 鄰近傳播分群
5-6 小結
綜合範例
Chapter 5習題
Chapter 6 集成學習
6-1 以袋裝法集思廣益
6-2 以提升法互補有無
6-3 以堆疊法兼容並蓄
6-4 小結
綜合範例
Chapter 6習題
Chapter 7 機器學習應用
7-1 自然語言處理
7-2 序列資料處理
7-3 小結
綜合範例
Chapter 7習題
附錄
TQC+人工智慧：機器學習Python 3認證簡章
問題反應表
立即查看
TQC+ Python3.x 機器學習基礎與應用特訓教材
類似書籍推薦給您
TQC+ Python3.x 機器學習基礎與應用特訓教材
系列名：認證檢定
ISBN13：9789865027599
出版社：碁峰資訊
作者：林英志-編著;財團法人中華民國電腦技能基金會-總策劃
裝訂／頁數：平裝／368頁
規格：26cm*19cm*1.9cm (高/寬/厚)
出版日：2021/03/22
中國圖書分類：電腦程式語言
內容簡介
本書遵循專業考科「TQC+ 人工智慧：機器學習Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。
1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。
2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」，帶領讀者快速從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測與分類，是為實現人工智慧:機器學習實際表現之最佳讀本。
3.題庫練習 歡迎到雲端練功坊（cloud.csf.org.tw）來充電、練功。
4.配合中華民國電腦技能基金會（www.csf.org.tw）測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
目錄
Chapter 0 Python與機器學習
0-1 Python發展與編寫環境
0-2 機器學習
0-3 機器學習使用Python
0-4 基礎數學與Python實作
0-5 小結
綜合範例
Chapter 1 數據前處理
1-1 數據類型
1-2 遺漏值
1-3 切割數據集
1-4 異常值
1-5 選取重要特徵
1-6 小結
綜合範例
Chapter 2 監督式學習：迴歸
2-1 線性迴歸
2-2 評估迴歸模型的效能
2-3 正規化的迴歸
2-4 處理非線性關係
2-5 小結
綜合範例
Chapter 3 監督式學習：分類
3-1 迴歸vs分類
3-2 評估分類器的效能
3-3 邏輯斯迴歸
3-4 支援向量機
3-5 簡單貝氏分類器
3-6 決策樹
3-7 k最近鄰
3-8 小結
綜合範例
Chapter 4 模型擬合、評估與超參數調校
4-1 工作流程管道化
4-2 過擬合與欠擬合
4-3 評估模型效能
4-4 調校超參數
4-5 處理類別不平衡
4-6 小結
綜合範例
Chapter 5 非監督式學習：降維與分群
5-1 主成份分析降維
5-2 k-means分群
5-3 階層式分群
5-4 DBSCAN分群
5-5 鄰近傳播分群
5-6 小結
綜合範例
Chapter 6 集成學習
6.1 以袋裝法集思廣益
6.2 以提升法互補有無
6.3 以堆疊法兼容並蓄
Chapter 7 機器學習應用
7.1 自然語言處理
7.2 序列資料處理
立即查看
TQC+ 程式語言第2版入門特訓教材 Python (1版)
類似書籍推薦給您
【簡介】
本書特色
本書遵循專業考科「TQC+ 程式語言Python 第2版」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。
1.內容淺顯易懂，結合理論與實務，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。
2.採由淺入深之安排，適合相關科系學生及有意進入此一領域人士之學習素材。
3.內容涵蓋Python程式語言各個層面，相關知識觀念和範例練習，能幫助及提升讀者對此領域的認識與了解。
4.全書包含「Python開發環境與程式設計」、「基本認識」、「選擇敘述與迴圈」、「函式與陣列」、「字串與檔案處理」、「綜合應用一」、「綜合應用二」、「綜合應用三」等內容，建構Python程式語言基礎，習成將能靈活運用。
5.配合中華民國電腦技能基金會 ( https://www.csf.org.tw ) 測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
6.「TQC+ 程式語言Python」認證題庫可至CODE JUDGER學習平台購買 ( https://www.codejudger.com ) 。
內容簡介
本書遵循專業考科「TQC+ 程式語言Python 第2版」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。
隨著資訊科技的飛速發展，帶來的各種應用已經成為我們生活和工作中不可或缺的一部分，而如何和電腦對話也逐漸成為現代人必備的技能之一，政府也積極向下扎根，將程式語言納入國高中課程。現代學生的成長歷程與網路、智慧型手機及平板電腦等科技產品緊緊相依，雖然能熟練地運用新科技處理事情，但不代表能夠使用新科技進行創作、表達自己的想法。然而，在學習程式設計的過程中，學生會被要求運用邏輯思考、運算思維來分析、拆解與解決問題，不僅能培養創意、思考以及解決問題的核心素養，也能透過程式將創意轉化為現實。
在琳瑯滿目的程式語言中，Python除了開源、免費、跨平台等特色外，它簡潔的語法、成熟的社群支持以及豐富應用都深受大家喜愛，也大幅地降低非本科系學生、白領工作者的學習門檻。本書是筆者擷取Python課程教材的一部分，再擴充編撰而成，書中也融入筆者在教與學、實務過程所得的經驗與技巧，並點出實作上容易忽略的盲點。同時，搭配每章最後的綜合範例與習題能更熟練各章節的知識與技巧，將重點放在培養創造力和問題解決能力。
【目錄】
Chapter 0 Python開發環境與程式設計
Python程式設計
0-1 Python簡介
0-2 建置Anaconda開發環境
0-3 Visual Studio Code編輯器
0-4 程式設計的邏輯思維
Chapter 1 基本認識
基本認識
1-1 變數與資料型別
1-2 輸出與輸入
1-3 運算式
綜合範例
Chapter 2 選擇敘述與迴圈
選擇敘述與迴圈
2-1 選擇敘述
2-2 迴圈
綜合範例
Chapter 3 函式與陣列
函式與陣列
3-1 陣列與串列
3-2 函式
綜合範例
Chapter 4 字串與檔案處理
字串與檔案處理
4-1 字串
4-2 檔案處理
綜合範例
Chapter 5 綜合應用一
綜合應用一
5-1 元組、字典與集合
5-2 例外處理
綜合範例
Chapter 6 綜合應用二
綜合應用二
6-1 模組與套件
6-2 再探函式
綜合範例
Chapter 7 綜合應用三
綜合應用三
7-1 目錄管理
7-2 堆疊與佇列結構
綜合範例
附錄
認證簡章
CODE JUDGER學習平台介紹
問題反應表
立即查看
TQC 生成式AI應用與技術實力養成暨評量 (1版)
類似書籍推薦給您
【簡介】
近年因生成式AI（Generative AI）的崛起，為人工智慧的發展掀起了新的浪潮。從ChatGPT生成自然語言對話，到Midjourney、Stable Diffusion等AI繪圖工具創作逼真的圖像，再到音樂、程式碼、影片等多領域應用，生成式AI已逐步改變人類與科技互動的方式。這不僅是技術上的突破，更是代表人工智慧從輔助決策邁向創造力展現的關鍵轉折，為企業創新、產業升級開創全新可能。
「TQC生成式AI應用與技術」認證以專業知識體系為導向，分為七大類：「發展歷程與生態系」、「應用領域與產業發展」、「生成式AI」、「演算法及專家系統」、「機器學習原理」、「統計與資料分析原理」以及「系統開發資源」等。內容包含AI發展歷程、相關供應商及其技術背景、生成式AI核心知識、不同場域間的應用，以及發展AI所需具備的知識理論與實踐方法。最後，輔以熟悉AI系統開發資源，在未來透過更聰明的演算法，布局出完美的應用。
本書特色
本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。
1.題庫設計均以實務應用為導向，品質及認證公信力最具權威！
2.本書提供人工智慧應用與技術認證測驗，由淺入深的編排方式，分為AI發展歷程與生態系、AI應用領域與產業發展、生成式AI、AI演算法及專家系統、AI機器學習原理、AI統計與資料分析原理、AI系統開發資源等7大類。
3.精選學科題庫7大類共331題，採電腦線上作答，可透過題庫練習系統依類別選題進行練習，學習效果立即呈現。
4.透過認證測驗系統與模擬試題，進行模擬測驗，電腦自動評分，可立即評核學習效果。
5.配合電腦技能基金會(www.csf.org.tw)測驗流程，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
【目錄】
第一章 TQC證照說明
1-1 TQC證照介紹
1-2 取得TQC認證的優勢
1-3 企業採用TQC證照的三大利益
1-4 如何取得TQC證照
第二章 題庫練習系統－操作指南
2-1 題庫練習系統安裝流程
2-2 學科練習程序
2-3 TQC題庫練習系統 單機版說明
第三章 技能測驗－學科題庫
3-1 學科題庫分類及涵蓋技能內容
3-2 第一類：AI發展歷程與生態系
3-3 第二類：AI應用領域與產業發展
3-4 第三類：生成式AI
3-5 第四類：AI演算法及專家系統
3-6 第五類：AI機器學習原理
3-7 第六類：AI統計與資料分析原理
3-8 第七類：AI系統開發資源
第四章 模擬測驗－操作指南
4-1 CSF測驗系統-Client端程式安裝流程
4-2 程式權限及使用者帳戶設定
4-3 實地測驗操作程序範例
第五章 實力評量－模擬試卷
試卷編號：AI1-0001
試卷編號：AI1-0002
試卷編號：AI1-0003
模擬試卷標準答案
附錄
TQC技能認證報名簡章
問題反應表
立即查看
華通書坊
