機器學習：彩色圖解 + 基礎數學篇 + Python實作 王者歸來 (2版)

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機器學習：彩色圖解＋基礎數學篇＋Python實作王者歸來 ISBN13：9789865501969 出版社：深智數位 作者：洪錦魁 裝訂／頁數：平裝／440頁 規格：23cm*17cm*2cm (高/寬/厚) 版次：2 出版日：2021/05/13 中國圖書分類：特殊電腦方法 內容簡介 　　這幾年心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度的讀者即可看懂人工智慧、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。為了卸除數學心房，筆者撰寫此書依循原則如下： 　　★：數學原理彩色圖解。 　　★：手工計算基礎數學。 　　★：Python程式高效實作。 　　這本數撰寫的幾個特色如下： 　　☆：全數共用約205個Python實例，講解機器學習的基礎數學 　　☆：極詳細、超清楚、帶領讀者從畏懼數學到喜歡數學 　　☆：複雜的數學符號重新拆解，原來可以很容易 　　☆：了解機器學習的數學原理，讓機器學習程式充滿智慧靈魂 　　在徹底研究機器學習後，筆者體會許多基礎數學不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式從基礎開始一步一步推導，其實可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受數學不再如此艱澀，這也是我撰寫本書時時提醒自己要留意的事項。 　　研究機器學習雖然有很多模組可以使用，但是如果不懂相關數學原理，坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就，這本書講解了下列相關數學的基本知識。 　　■ 資料視覺化使用matplotlib、Seaborn 　　■ 基礎數學模組Math 　　■ 基礎數學模組Sympy 　　■ 數學應用模組Numpy 　　■ 將LaTeX應用在圖表 　　■ 機器學習基本觀念 　　■ 從方程式到函數 　　■ 方程式與機器學習 　　■ 從畢氏定理看機器學習 　　■ 聯立方程式與聯立不等式與機器學習 　　■ 機器學習需要知道的二次函數與三次函數 　　■ 數據擬合、決定係數與迴歸曲線製作 　　■ 數據預測 　　■ 機器學習的最小平方法 　　■ 機器學習必須知道的集合與機率 　　■ 機率觀念與貝式定理的運用－COVID-19的全民普篩準確性推估 　　■ 筆者講解指數與對數的運算規則，同時驗證這些規則 　　■ 除了講解機器學習很重要的歐拉數(Euler’s Number)，更說明歐拉數的由來 　　■ 認識邏輯(logistic)函數與logit函數 　　■ 三角函數 　　■ 大型運算子運算 　　■ 向量、矩陣與線性迴歸 　　■ 統計知識 　　■ 機器學習模組scikit-learn，監督學習與無監督學習。 　　相關書籍 　　這本書是筆者所著機器學習系列書的起點，讀者還可以閱讀下列書籍： 　　機器學習 　　彩色圖解 + 微積分篇 + Python實作 目錄 第1 章 資料視覺化 1-1 認識mapplotlib.pyplot 模組的主要函數 1-2 繪製簡單的折線圖plot( ) 1-3 繪製散點圖scatter( ) 1-4 Numpy 模組 1-5 圖表顯示中文 1-6 長條圖與直方圖 1-7 Numpy 的指數與對數函數 第2 章 數學模組Math 和Sympy 2-1 數學模組的變數 2-2 一般函數 2-3 log( ) 函數 2-4 三角函數 2-5 Sympy 模組 第3 章 機器學習基本觀念 3-1 人工智慧、機器學習、深度學習 3-2 認識機器學習 3-3 機器學習的種類 3-4 機器學習的應用範圍 第4 章 機器學習的基礎數學 4-1 用數字描繪事物 4-2 變數觀念 4-3 從變數到函數 4-4 等式運算的規則 4-5 代數運算的基本規則 4-6 用數學抽象化開餐廳的生存條件 4-7 基礎數學的結論 第5 章 認識方程式/ 函數/ 座標圖形 5-1 認識方程式 5-2 方程式文字描述方法 5-3 一元一次方程式 5-4 函數 5-5 座標圖形分析 5-6 將線性函數應用在機器學習 第6 章 從聯立方程式看機器學習的數學模型 6-1 數學觀念建立連接兩點的直線 6-2 機器學習使用聯立方程式推估數據 6-3 從2 條直線的交叉點推估科學數據 6-4 兩條直線垂直交叉 第7 章 從畢氏定理看機器學習 7-1 驗證畢氏定理 7-2 將畢氏定理應用在性向測試 7-3 將畢氏定理應用在三維空間 7-4 將畢氏定理應用在更高維的空間 7-5 電影分類 第8 章 聯立不等式與機器學習 8-1 聯立不等式的基本觀念 8-2 聯立不等式的線性規劃 8-3 Python 計算 第9 章 機器學習需要知道的二次函數 9-1 二次函數的基礎數學 9-2 從一次到二次函數的實務 9-3 認識二次函數的係數 9-4 使用3 個點求解二次函數 9-5 二次函數的配方法 9-6 二次函數與解答區間 第10 章 機器學習的最小平方法 10-1 最小平方法基本觀念 10-2 簡單的企業實例 10-3 機器學習建立含誤差值的線性方程式 10-4 Numpy 實作最小平方法 10-5 線性迴歸 10-6 實務應用 第11 章 機器學習必須懂的集合 11-1 使用Python 建立集合 11-2 集合的操作 11-3 子集、宇集與補集 11-4 加入與刪除集合元素 11-5 冪集與Sympy 模組 11-6 笛卡兒積 第12 章 機器學習必須懂的排列與組合 12-1 排列基本觀念 12-2 有多少條回家路 12-3 排列組合 12-4 階乘的觀念 12-5 重複排列 12-6 組合 第13 章 機器學習需要認識的機率 13-1 機率基本觀念 13-2 數學機率與統計機率 13-3 事件機率名稱 13-4 事件機率規則 13-5 抽獎的機率 – 加法與乘法綜合應用 13-6 餘事件與乘法的綜合應用 13-7 條件機率 13-8 貝氏定理 13-9 蒙地卡羅模擬 13-10 Numpy 的隨機模組random 第14 章 二項式定理 14-1 二項式的定義 14-2 二項式的幾何意義 14-3 二項式展開與規律性分析 14-4 找出xn-kyk 項的係數 14-5 二項式的通式 14-6 二項式到多項式 14-7 二項分佈實驗 14-8 將二項式觀念應用在業務數據分析 14-9 二項式機率分佈Python 實作 14-10 Numpy 隨機數模組的binomial( ) 函數 第15 章 指數觀念與指數函數 15-1 認識指數函數 15-2 指數運算的規則 15-3 指數函數的圖形 第16 章 對數(logarithm) 16-1 認識對數函數 16-2 對數表的功能 16-3 對數運算可以解決指數運算的問題 16-4 認識對數的特性 16-5 對數的運算規則與驗證 第17 章 歐拉數與邏輯函數 17-1 歐拉數 17-2 邏輯函數 17-3 logit 函數 17-4 邏輯函數的應用 第18 章 三角函數 18-1 直角三角形的邊長與夾角 18-2 三角函數的定義 18-3 計算三角形的面積 18-4 角度與弧度 18-5 程式處理三角函數 18-6 從單位圓看三角函數 第19 章 基礎統計與大型

最新彩色圖解生物化學 (8版)

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【簡介】 生物化學是一門研究我們的身體如何利用飲食中的營養物質為我們的細胞製造構建單元、燃料和通訊分子的學科，並且包括我們如何經由體內轉化和排除化學物質的過程。本書對這些複雜的機制提供了簡潔且具體的說明性回顧。為達此目的，故也提供了有用的組織工具範例，即概念圖。以下為概念圖的解釋，一方面可方便各位學習生物化學，更甚者能啟發創建自己的概念圖。 概念圖 學生有時會將生物化學視為需要記憶的一系列事實或方程式，卻常陷於片段的理解，而非整個人的考量下所需理解的整體概念。當作者為了加深理解而添加概念的細節，無意間反而形成干擾。其主因常因缺少一個能夠有助於學生理解各主題如何相互串聯，從而輔助講述一個完整故事的指南或路線圖。因此本書所創作的一系列生物化學之概念圖，是以圖繪方式說明觀念〔想法 (ideas) ﹞之間的關係以及概念 (concepts) 之間的聯繫，這些圖列在各章之結尾，以展示資訊之分組或組織。由此而知，概念圖是一種將連結之概念視覺化的工具，資料以層級方式呈現，將最具包容性、最通用性的概念置於圖之頂端，而較特定性、較非通用的概念則排列在下方。概念圖的理想功能是作為組織資訊的模板或指南，幫助學生找到最佳方法將新資訊與既有知識相整合。概念圖建構之描述如下。 A: 概念框與連結 教育家將概念 (concepts) 定義為「在事件或物體中感知到的規律性」。在生物化學的圖中，概念 (concepts) 包括抽象概念（例如自由能）、過程（例如氧化磷酸化）和化合物（例如葡萄糖6- 磷酸）。這些廣泛定義的概念依照優先順序排列，核心觀念（想法）位於頁面頂部，隨後從這個核心觀念延伸出的概念則畫在方框中（見圖A 部分）。字體的大小顯示每個觀念（想法）的相對重要性。概念框與框間用線條連結以顯示它們之間的關聯。線條旁的標記定義了兩個概念間的關係，讀者閱讀時自成一有效的陳述（即連結創造意義）。帶箭頭的線條則指示閱讀的連接方向。 B: 連結到圖的其他部分 此與線性流程圖或大綱不同，概念圖亦可包含交叉連結，使讀者能視覺化了解這些想法之間的複雜關係；它們（想法）呈現在圖中不同部分（見圖B 部分），或在本書的不同章節之間的圖（見圖C 部分），或與Lippincott® Illustrated Reviews 系列的其他書籍〔例如，Lippincott®《最新彩色圖解細胞與分子生物學 (llustrated 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.......................................................................................................................................................................... 45 Chapter 5: 酶（酵素） Enzymes ........................................................................................................................................................................................ 57 第二單元：生物能量學與醣類代謝 Bioenergetics and Carbohydrate Metabolism 77 Chapter 6: 生物能量學與氧化磷酸化 Bioenergetics and Oxidative Phosphorylation ............................................................................................................... 77 Chapter 7: 醣類的介紹 Introduction to Carbohydrates ............................................................................................................................................... 92 Chapter 8: 代謝與糖解作用的介紹 Introduction to Metabolism and Glycolysis ................................................................................................................... 100 Chapter 9: 三羧酸循環與丙酮酸脫氫酶複合體 Tricarboxylic Acid Cycle and Pyruvate Dehydrogenase Complex ...................................................................... 120 Chapter 10: 糖質新生作用 Gluconeogenesis .................................................................................................................................................................... 128 Chapter 11: 肝醣代謝 Glycogen Metabolism ............................................................................................................................................................ 137 Chapter 12: 單醣與雙醣的代謝 Monosaccharide and Disaccharides Metabolism ..................................................................................................... 151 Chapter 13: 五碳糖磷酸路徑與NADPH Pentose Phosphate Pathway and Nicotinamide Adenine Dinucleotide Phosphate ................................... 160 Chapter 14: 醣胺聚醣、蛋白多醣與醣蛋白 Glycosaminoglycans, Proteoglycans, and Glycoproteins ....................................................................................... 173 第三單元：脂質代謝 Lipid Metabolism 191 Chapter 15: 飲食脂質的代謝 Dietary Lipid Metabolism ..................................................................................................................................................... 191 Chapter 16: 脂肪酸、酮體及三酸甘油酯的代謝 Fatty Acid, Ketone Body, and Triacylglycerol Metabolism ....................................................................................... 201 Chapter 17: 磷脂質、醣鞘脂質與類花生酸代謝 Phospholipid, Glycosphingolipid, and Eicosanoid Metabolism ........................................................................... 223 Chapter 18: 膽固醇、脂蛋白與類固醇代謝 Cholesterol, Lipoprotein, and Steroid Metabolism .................................................................................................... 243 第四單元：氮的代謝(Nitrogen Metabolism) Chapter 19: 胺基酸：氮的清除 Amino Acids: Nitrogen 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彩色圖解AI: 從計算機的誕生到超越人類智能的AI

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