Deep Learning: 用Python進行深度學習的基礎理論實作 (1版)

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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

一行指令學Python：用機器學習掌握人工智慧 (2版)

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一行指令學Python：用機器學習掌握人工智慧(第二版) 作(編/譯)者：徐聖訓 出 版 日 期：2023/3/2 書 號：0644301 I　S　B　N：9786263284067 本書特色： 1. 本書利用Python的sklearn套件做資料預處理。 2. 學習主題「監督式的機器學習模型」包含：簡單線性迴歸、多元線性迴歸、羅吉斯迴歸、K最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林等。 3. 「非監督模型」介紹Kmeans。 4. 利用ColumnTransformer、管道器設計簡潔的機器學習程式，實作各種模型的正確率、精確率、召回率、混亂矩陣、綜合報告、PRC曲線、ROC曲線等指標。 stop內容簡介： 現在學機器學習，正是最好的年代！ 　在過去要處理資料，就要用C語言撰寫函數；在Python裡，別人已寫好了許多套件，只要像是在玩樂高積木一樣，就能完成你想要的結果。因此我會說，現在是學機器學習最好的時候，你等於是站在巨人的肩膀上學習。 　本書沒有複雜的數學，沒有複雜的程式碼，以有系統的編排，引領你進入機器學習的世界。 　我們會介紹sklearn的資料預處理；簡單線性迴歸、多元線性迴歸、羅吉斯迴歸、K最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林等監督式的機器學習模型。而在非監督模型上會介紹Kmeans。 　另外，大部分的書不會強調的ColumnTransformer、管道器製作。許多書沒有解釋清楚的模型預測重要指標：正確率、精確率、召回率、混亂矩陣、綜合報告、PRC曲線、ROC曲線，我們也會一次詳細說明，讓你一手掌握。 　實例演練時會操作中英文的文字處理，並做情感分析和主題探索。還有知名的大數據資料庫，包括波斯頓房價預測、鳶尾花資料、鐵達尼號資料、威斯康辛大學醫院收集的乳癌腫瘤病患預測、電信公司客戶流失預測、信用卡盜刷預測、Newsgroup新聞群組分類、Amazon商品評論預測、Tripadvisor裡兩家航空公司和數字預測。 　最後教大家如何將深度學習的模組也包裝到sklearn。 　現在就讓我們一起學習Python，用機器學習掌握人工智慧。 目錄 Ch00 機器學習介紹 第一部分 Python快速複習 Ch01 Python基本功能介紹 Ch02 Pandas DataFrame介紹 第二部分 Sklearn資料預處理 Ch03 資料預處理 第三部分 線性迴歸 Ch04 Simple Regression Ch05 多元線性迴歸 第四部分 監督式學習 Ch06 羅吉斯迴歸 Ch07 K最近鄰 Ch08 支持向量機 Ch09 決策樹 Ch10 分類預測模板 Ch11 交叉驗證 Ch12 模型參數挑選和網格搜尋 Ch13 組合預測器 Ch14 員工流失率預測 Ch15 客戶流失率預測 Ch16 信用偵測 第五部分 文字分析 Ch17 文字處理 Ch18 Amazon商品評論分析 Ch19 中文文字處理 第六部分 非監督式學習 Ch20 Kmean集群分析 第七部分 深度學習包裝 Ch21 keras深度學習

一行指令學PYTHON－用PANDAS掌握商務大數據分析（附範例光碟） (2版)

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一行指令學Python－用Pandas掌握商務大數據分析 ISBN13：9786263280922 出版社：全華圖書 作者：徐聖訓 裝訂／頁數：平裝／480頁 規格：26cm*19cm*1.8cm (高/寬/厚) 重量：845克 版次：2 出版日：2022/03/11 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 　　在Python裡，最重要的套件應該是pandas。非資訊專長的初學者要學Python，一定要學pandas，因為它容易入手，而且功能強大。pandas具有強大的資料分析、繪圖能力，甚至能做網路爬蟲。將pandas分析結果回存到Excel也是輕而易舉！本書就是著重在pandas的介紹。 　　本書旨在引導讀者用Python來解決問題。研究發現，問題導向學習有助提升學習熱情和學習成效。藉由在實際問題中引發學習動機和熱情，並且親自操作，來尋找問題答案並解決問題！Boud（1987）就主張，學習的起點應該始於學習者想要解決的問題、疑問或困擾。因此，筆者設計的這些問題只是起點，更希望讀者能將這些知識與生活或工作遭遇的問題做連結，進一步提出屬於自己的問題，並累積解決問題的技巧。 　　本次改版，作者新加入了「pandas禪」的概念，協助讀者發展兼具結構與易讀性的程式寫作風格，讓寫程式如文章寫作般行雲流水，進入「禪」的意境。 本書特色 　　●我們強調的不只Python，也是pandas。 　　●我們強調用pandas來解決在資料分析中實際遇到的問題。 　　●作者拆解大數據分析中的每一個步驟，配合Python直譯器的特性，讓學習者馬上動手實作，即時理解學習重點。 　　●如果一個範例的解法不只一種，作者會提供不同的方法，引導學習者嘗試不同的解題方法。

旅遊韓語一本通：指點你的韓國初旅行！ (1版)

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