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機器學習：最強入門邁向AI高手．王者歸來
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機器學習：最強入門邁向AI高手．王者歸來

分類導覽 > 電腦科技 > 程式設計
  • 出版日期： 2024/12/18
  • 語言：繁體中文
  • 檔案大小：218.6MB
  • 商品格式：固定版面 EPUB
  • ISBN: 9786267569337
  • eISBN: 9786267569368
  • 頁數： 966
紙本書定價：NT$ 1080
電子書定價：NT$ 1080
電子書售價：NT$ 864
本書為固定版面 EPUB，建議您使用 mooInk Pro 系列、平板及電腦閱讀。

https://youtu.be/1s9CaTmY4RM

機器學習
最強入門邁向AI高手
王者歸來(全彩印刷)
內容簡介
★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例 + 專題實作】★★★★★
★★★★★【數學 x機率 x 統計 x 演算法】★★★★★
★★★★★【機器學習演算法 x AI專題】★★★★★

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    • 詳細資訊

    https://youtu.be/1s9CaTmY4RM

    機器學習
    最強入門邁向AI高手
    王者歸來(全彩印刷)
    內容簡介
    ★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例 + 專題實作】★★★★★
    ★★★★★【數學 x機率 x 統計 x 演算法】★★★★★
    ★★★★★【機器學習演算法 x AI專題】★★★★★


    AI時代的學習革命：用最簡單的方式掌握機器學習。
    機器學習已成為當今科技領域的核心技能，但艱澀的數學與複雜的概念常讓人望而卻步。本書以淺顯易懂的白話解釋，結合全彩圖表輔助教學，幫助讀者輕鬆入門、快速掌握機器學習的核心知識與應用技巧。

    本書特色
    ◎ 白話解釋機器學習：摒棄晦澀公式，以簡單明瞭的語言說明每個概念，配合豐富的全彩圖表，讓學習變得更輕鬆有趣。
    ◎ 基礎數學起步，實現 AI 場景應用：從基礎數學概念講解機器學習，逐步導入 AI 在生活中的實際應用，橋接理論與實務。
    ◎ 彩色圖解演算法，從小數據開始：用彩色圖像化的方式清晰呈現演算法的運作原理，並從簡單的小數據案例帶領讀者進入真實世界的應用。
    ◎ 實用程式碼範例：提供完整的 Python 程式碼範例，將理論知識與實務結合，幫助讀者快速上手，並理解如何將理論轉化為可行的程式解決方案。
    ◎ AI 專題實戰：涵蓋特徵選擇、模型選擇、超參數調整等進階主題，提供解決特定問題的策略與技巧，助力讀者邁向機器學習高手之路。

    數學場景 × AI 實例
    ◎ 方程式、一元到多元函數
    ★餐廳經營、業務員績效、網路行銷 ... 等。
    ◎ 最小平方法
    ★國際證照考卷銷售、房價預測、便利店銷售 ... 等。
    ◎ 機率與單純貝式理論
    ★疾病分析、客戶購買意願、垃圾郵件 ... 等。
    ◎ 指數、對數與激活函數
    ★廣告效果、回購率分析 ... 等。
    ◎ 基礎統計
    ★超商數據、考試成績 ... 等。
    ◎迴歸分析
    ★臉書行銷、冰品銷售、網站購物 ... 等。
    ◎向量與矩陣
    ★網購行為分析、推薦系統、家庭用電預測 ... 等。

    演算法原理 × AI 專題
    ◎ 房價預測
    ★ 波士頓房價
    ☆ 加州房價
    ◎ 葡萄酒專題
    ★ 葡萄酒分類與評價
    ◎ 醫療健康
    ★ 糖尿病診斷
    ☆ 乳腺癌檢測
    ★ 醫療保險分析
    ◎ 經典數據集
    ★ 鐵達尼號生存分析
    ☆ Telco 離網預測
    ★ 零售數據分析
    ◎ 信用風險與客戶分析
    ★ 信用卡欺詐偵測
    ☆ 購物中心客戶分群
    ◎ 科學與工程
    ★ 小行星撞地球風險預測
    ☆ 汽車燃料效率分析
    ◎ 文字與推薦系統
    ★ 新聞分類
    ☆ 情感分析
    ★ 電影推薦與評論
    ◎ 特色數據
    ★ 鳶尾花分類
    ☆ 蘑菇毒性判斷
    ★ 玻璃性質分析
    ◎ 圖像數據
    ★ 手寫數字識別
    ☆ 人臉數據分析
    ◎ 農業與食品
    ★ 小麥數據研究
    ☆ 老實泉噴發分析
    ◎ 體育與電子郵件
    ★ 足球射門分析
    ☆ 垃圾郵件過濾

    將理論融入實際，從數據出發探索機器學習的多元應用，這是您邁向 AI 高手的最佳起點！

    目錄列表

  • 目錄
    1. COVER
      1. 第1章 機器學習基本觀念
        1. 1-1 人工智慧、機器學習、深度學習
        2. 1-2 認識機器學習
        3. 1-3 機器學習的種類
          1. 1-3-1 監督學習
          2. 1-3-2 無監督學習
          3. 1-3-3 強化學習
        4. 1-4 機器學習的應用範圍
        5. 1-5 深度學習
      2. 第2章 機器學習的基礎數學
        1. 2-1 用數字描繪事物
        2. 2-2 變數觀念
        3. 2-3 從變數到函數
        4. 2-4 用數學抽象化開餐廳的生存條件
          1. 2-4-1 數學模型
          2. 2-4-2 經營數字預估
          3. 2-4-3 經營績效的計算
          4. 2-4-4 情境分析 - 變數變化的影響
        5. 2-5 基礎數學的應用與總結
          1. 2-5-1 基礎數學的應用範例
          2. 2-5-2 基礎數學的總結
      3. 第3章 認識方程式、函數與座標圖形
        1. 3-1 認識方程式
        2. 3-2 方程式文字描述方法
        3. 3-3 一元一次方程式
        4. 3-4 函數
        5. 3-5 座標圖形分析
          1. 3-5-1 座標圖形與線性關係
          2. 3-5-2 斜率與截距的意義
          3. 3-5-3 細看斜率
          4. 3-5-4 細看y 截距
          5. 3-5-5 細看x 截距
        6. 3-6 將線性函數應用在機器學習
          1. 3-6-1 再看直線函數與斜率
          2. 3-6-2 機器學習與線性迴歸
          3. 3-6-3 相同斜率平行移動
          4. 3-6-4 不同斜率與相同截距
          5. 3-6-5 不同斜率與不同截距
        7. 3-7 二元函數到多元函數
          1. 3-7-1 二元函數基本觀念
          2. 3-7-2 二元函數的圖形
          3. 3-7-3 等高線圖
          4. 3-7-4 多元函數
        8. 3-8 Sympy 模組
          1. 3-8-1 定義符號
          2. 3-8-2 name 屬性
          3. 3-8-3 定義多個符號變數
          4. 3-8-4 符號的運算
          5. 3-8-5 將數值代入公式
          6. 3-8-6 將字串轉為數學表達式
          7. 3-8-7 Sympy 模組支援的數學函數
          8. 3-8-8 解一元一次方程式
      4. 第4章 從聯立方程式看機器學習的數學模型
        1. 4-1 數學觀念建立連接兩點的直線
          1. 4-1-1 基礎觀念
          2. 4-1-2 聯立方程式
          3. 4-1-3 使用加減法解聯立方程式
          4. 4-1-4 使用代入法解聯立方程式
          5. 4-1-5 使用Sympy 解聯立方程式
        2. 4-2 機器學習使用聯立方程式推估數據
          1. 4-2-1 推導餐廳經營績效函數
          2. 4-2-2 餐廳經營績效數據推估
          3. 4-2-3 聯立方程式在線性模型中的應用
        3. 4-3 從2 條直線的交叉點推估科學數據
          1. 4-3-1 雞兔同籠
          2. 4-3-2 達成業績目標
        4. 4-4 兩條直線垂直交叉
          1. 4-4-1 基礎觀念
          2. 4-4-2 求解座標某一點至一條線的垂直線
        5. 4-5 本章總結與下一步展望
      5. 第5章 從畢氏定理看機器學習
        1. 5-1 驗證畢氏定理
          1. 5-1-1 認識直角三角形
          2. 5-1-2 驗證畢氏定理
        2. 5-2 將畢氏定理應用在性向測試
          1. 5-2-1 問題核心分析
          2. 5-2-2 數據運算
        3. 5-3 將畢氏定理應用在三維空間
        4. 5-4 將畢氏定理應用在更高維的空間
        5. 5-5 電影分類
          1. 5-5-1 規劃特徵值
          2. 5-5-3 專案程式實作
          3. 5-5-4 電影分類結論
        6. 5-6 計算兩個向量的歐幾里德距離
        7. 5-7 本章總結與應用展望
      6. 第6章 聯立不等式與機器學習
        1. 6-1 聯立不等式與機器學習
        2. 6-2 再看聯立不等式的基本觀念
        3. 6-3 聯立不等式的線性規劃
          1. 6-3-1 案例分析
          2. 6-3-2 用聯立不等式表達
          3. 6-3-3 在座標軸上繪不等式的區域
          4. 6-3-4 目標函數
          5. 6-3-5 平行移動目標函數
          6. 6-3-6 將交叉點座標代入目標函數
        4. 6-4 Python 計算
        5. 6-5 聯立不等式的商業應用
          1. 6-5-1 廣告投入最佳分配
          2. 6-5-2 產品生產成本最小化
        6. 6-6 本章總結與應用展望
      7. 第7章 機器學習需要知道的二次函數
        1. 7-1 二次函數的基礎數學
          1. 7-1-1 解一元二次方程式的根
          2. 7-1-2 繪製一元二次方程式的圖形
          3. 7-1-3 一元二次方程式的最小值與最大值
          4. 7-1-4 一元二次函數參數整理
          5. 7-1-5 一元三次函數的圖形特徵
          6. 7-1-6 二次函數在機器學習中的應用價值
        2. 7-2 從一次到二次函數的實務
          1. 7-2-1 呈現好的變化
          2. 7-2-2 呈現不好的變化
        3. 7-3 認識二次函數的係數
        4. 7-4 使用3 個點求解一元二次函數
          1. 7-4-1 手動求解一元二次函數
          2. 7-4-2 程式求解一元二次函數
          3. 7-4-3 繪製一元二次函數
          4. 7-4-4 使用業績回推應有的拜訪次數
        5. 7-5 一元二次函數的配方法
          1. 7-5-1 基本觀念
          2. 7-5-2 配方法
          3. 7-5-3 從標準式計算一元二次函數的最大值 .
          4. 7-5-4 從標準式計算一元二次函數的最小值 .
        6. 7-6 一元二次函數與解答區間
          1. 7-6-1 行銷問題分析
          2. 7-6-2 一元二次函數分析增加業績的臉書行銷次數
          3. 7-6-3 將不等式應用在條件區間
          4. 7-6-4 非實數根
      8. 第8章 機器學習的最小平方法
        1. 8-1 最小平方法基本觀念
          1. 8-1-1 基本觀念
          2. 8-1-2 數學觀點
        2. 8-2 簡單的企業實例
        3. 8-3 機器學習建立含誤差值的線性方程式
          1. 8-3-1 觀念啟發
          2. 8-3-2 三項和的平方
          3. 8-3-3 公式推導
          4. 8-3-4 使用配方法計算直線的斜率和截距
        4. 8-4 Numpy 實作最小平方法
        5. 8-5 線性迴歸
        6. 8-6 便利商店飲料銷售實務應用
        7. 8-7 模型評估指標
          1. 8-7-1 認識模型評估指標
          2. 8-7-2 手工計算與程式執行房價模型評估
          3. 8-7-3 用模型評估指標檢視便利商店飲料銷售
      9. 第9章 機器學習必須懂的集合
        1. 9-1 使用Python 建立集合
          1. 9-1-1 使用{ } 建立集合
          2. 9-1-2 集合元素是唯一
          3. 9-1-3 使用set( ) 建立集合
          4. 9-1-4 集合的基數(cardinality)
          5. 9-1-5 建立空集合要用set( )
          6. 9-1-6 大數據資料與集合的應用
        2. 9-2 集合的操作
          1. 9-2-1 交集(intersection)
          2. 9-2-2 聯集(union)
          3. 9-2-3 差集(difference)
          4. 9-2-4 對稱差集(symmetric difference)
        3. 9-3 子集、宇集與補集
          1. 9-3-1 子集
          2. 9-3-2 宇集
          3. 9-3-3 補集
      10. 第10章 機器學習必須懂的排列與組合
        1. 10-1 排列基本觀念
          1. 10-1-1 實驗與事件
          2. 10-1-2 事件結果
          3. 10-1-3 機器學習應用場景
        2. 10-2 有多少條回家路
          1. 10-2-1 計算有多少條回家的路
          2. 10-2-2 回家的路於機器學習的應用場景
        3. 10-3 排列組合
        4. 10-4 階乘的觀念
        5. 10-5 重複排列
        6. 10-6 組合
      11. 第11章 機器學習需要認識的機率
        1. 11-1 機率基本觀念
        2. 11-2 數學機率與統計機率
        3. 11-3 事件機率名稱
        4. 11-4 事件機率規則
          1. 11-4-1 不發生機率
          2. 11-4-2 機率相加
          3. 11-4-3 機率相乘
          4. 11-4-4 常見的陷阱
          5. 11-4-5 Python 模擬事件重複發生的機率計算
        5. 11-5 抽獎的機率 – 加法與乘法綜合應用
        6. 11-6 餘事件與乘法的綜合應用
        7. 11-7 條件機率
          1. 11-7-1 基礎觀念
          2. 11-7-2 擲骰子的其他實例
        8. 11-8 貝氏定理
          1. 11-8-1 基本觀念
          2. 11-8-2 用實例驗證貝氏定理
          3. 11-8-3 疾病診斷模型
          4. 11-8-4 客戶購買意願預測
        9. 11-9 COVID-19 的全民普篩準確性推估
          1. 11-9-1 COVID-19 準確性推估
          2. 11-9-2 再看一個醫學實例
        10. 11-10 垃圾郵件篩選
          1. 11-10-1 貝氏定理篩選垃圾電子郵件基礎觀念
          2. 11-10-2 垃圾郵件分類專案實作
      12. 第12章 二項式定理
        1. 12-1 二項式的定義
        2. 12-2 二項式的幾何意義
        3. 12-3 二項式展開與規律性分析
        4. 12-4 找出xn-kyk 項的係數
          1. 12-4-1 基礎觀念
          2. 12-4-2 組合數學觀念
          3. 12-4-3 係數公式推導與驗證
        5. 12-5 二項式的通式
          1. 12-5-1 驗證頭尾係數比較
          2. 12-5-2 中間項係數驗證
        6. 12-6 二項式到多項式
        7. 12-7 二項分佈實驗
        8. 12-8 用二項式分析國際證照考試業務
        9. 12-9 二項式機率分佈Python 實作
        10. 12-10 Numpy 隨機數模組的binomial( ) 函數
          1. 12-10-1 視覺化模組Seaborn
          2. 12-10-2 Numpy 的二項式隨機函數binomial
        11. 12-11 二項分佈的創新應用與機器學習實踐
          1. 12-11-1 品質控制中的不良品檢測
          2. 12-11-2 臨床試驗中的藥物療效
          3. 12-11-3 廣告轉換率的預測
          4. 12-11-4 機器學習場景 - 二項分佈在二分類問題中的應用
      13. 第13章 指數觀念與指數函數
        1. 13-1 認識指數函數
          1. 13-1-1 基礎觀念
          2. 13-1-2 指數增長的數據預測–用戶增長/ 病毒式行銷
          3. 13-1-3 指數衰減的數據預測–學習率衰減/ 活躍度衰減
          4. 13-1-4 用指數觀念看iPhone 容量
        2. 13-2 指數運算的核心規則與應用
          1. 13-2-1 指數運算規則
          2. 13-2-2 指數運算 - 數據標準化
          3. 13-2-3 指數運算 - 激活函數的應用
        3. 13-3 指數函數的圖形
          1. 13-3-1 底數是變數的指數函數圖形
          2. 13-3-2 指數冪是實數變數
      14. 第14章 機器學習中的對數運算與應用
        1. 14-1 機器學習中對數概念與應用背景
          1. 14-1-1 對數的由來
          2. 14-1-2 從數學看指數的運作觀念
          3. 14-1-3 再看對數函數
          4. 14-1-4 天文數字的處理
          5. 14-1-5 Python 的對數函數應用
          6. 14-1-6 機器學習 - 對數運算在特徵縮放中的應用
          7. 14-1-7 機器學習 - 對數變換處理異常值
          8. 14-1-8 機器學習 - 交叉熵損失函數中的對數應用
        2. 14-2 對數表的歷史與數據科學應用
          1. 14-2-1 對數表基礎應用
          2. 14-2-2 更精確的對數表
        3. 14-3 對數運算與指數問題的簡化
          1. 14-3-1 用指數處理相當數值的近似值
          2. 14-3-2 使用對數簡化運算
          3. 14-3-3 簡化大數據的乘法與指數操作
          4. 14-3-4 對數控制指數增長的數據範圍
        4. 14-4 對數特性與機器學習應用
        5. 14-5 對數的運算規則與驗證
          1. 14-5-1 等號兩邊使用對數處理結果不變
          2. 14-5-2 對數的真數是1
          3. 14-5-3 對數的底數等於真數
          4. 14-5-4 對數內真數的指數可以移到外面
          5. 14-5-5 對數內真數是兩數據相乘結果是兩數據各取對數後再相加
          6. 14-5-6 對數內真數是兩數據相除結果是兩數據先取對數後再相減
          7. 14-5-7 底數變換
      15. 第15章 指數函數與激活函數的應用
        1. 15-1 認識歐拉數
          1. 15-1-1 認識歐拉數
          2. 15-1-2 歐拉數的緣由
          3. 15-1-3 歐拉數使用公式做定義
          4. 15-1-4 計算與繪製歐拉數的函數圖形
          5. 15-1-5 指數衰減策略中的歐拉數應用
        2. 15-2 邏輯斯函數
          1. 15-2-1 認識邏輯斯函數
          2. 15-2-2 x 是正無限大
          3. 15-2-3 x 是0
          4. 15-2-4 x 是負無限大
          5. 15-2-5 繪製邏輯斯函數
          6. 15-2-6 Sigmoid 函數
        3. 15-3 logit 函數
          1. 15-3-1 認識Odds
          2. 15-3-2 從Odds 到logit 函數
          3. 15-3-3 繪製logit 函數
        4. 15-4 邏輯斯函數的應用
          1. 15-4-1 事件說明與分析
          2. 15-4-2 從邏輯斯函數到logit 函數
          3. 15-4-3 使用logit 函數獲得係數
          4. 15-4-4 邏輯斯函數在二元分類模型中的延伸應用
        5. 15-5 Softmax 函數的應用
      16. 第16章 機器學習數據處理與統計基礎
        1. 16-1 機器學習視角 - 母體與樣本
          1. 16-1-1 母體與樣本
          2. 16-1-2 機器學習視角看母體與樣本
        2. 16-2 數據加總與聚合操作
          1. 16-2-1 符號運算規則、驗證與活用
          2. 16-2-2 數據加總
          3. 16-2-3 數據的聚合操作
        3. 16-3 認識數據分佈與其在機器學習中的應用
          1. 16-3-1 認識數據分佈
          2. 16-3-2 數據分佈在機器學習中的應用
          3. 16-3-3 數據分佈與演算法選擇
          4. 16-3-4 對數轉換應用於偏態分佈數據
        4. 16-4 數據中心趨勢與機器學習應用
          1. 16-4-1 平均數(mean)
          2. 16-4-2 中位數(median)
          3. 16-4-3 眾數(mode)
          4. 16-4-4 機器學習角度執行工資數據分析
          5. 16-4-5 分數分佈圖
        5. 16-5 數據分散指標 – 變異數與標準差
          1. 16-5-1 變異數
          2. 16-5-2 標準差
          3. 16-5-3 數據分散指標的應用
      17. 第17章 機器學習的迴歸分析
        1. 17-1 背景與概念介紹
        2. 17-2 相關係數(Correlation Coefficient)
          1. 17-2-1 認識相關係數
          2. 17-2-2 相關係數在迴歸模型中扮演的角色
        3. 17-3 建立線性迴歸模型與數據預測
          1. 17-3-1 建立迴歸模型
          2. 17-3-2 數據預測
        4. 17-4 二次函數的迴歸模型
        5. 17-5 三次函數的迴歸曲線模型
        6. 17-6 使用scikit-learn 模組評估迴歸模型
          1. 17-6-1 迴歸模型選擇的基礎觀念
          2. 17-6-2 更完整解釋評估模型與scikit-learn方法支援
          3. 17-6-3 預測估計時間的銷售預測
        7. 17-7 不適合的迴歸分析的實例
          1. 17-7-1 繪製三次函數迴歸線
          2. 17-7-2 計算R 平方判定係數
        8. 17-8 不同次數多項式擬合對模型表現的影響
      18. 第18章 機器學習的向量
        1. 18-1 向量的基礎觀念
          1. 18-1-1 機器學習的向量知識
          2. 18-1-2 認識純量
          3. 18-1-3 認識向量
          4. 18-1-4 向量表示法
          5. 18-1-5 計算向量分量
          6. 18-1-6 相對位置的向量
          7. 18-1-7 不同路徑的向量運算
        2. 18-2 向量加法與機器學習的應用
          1. 18-2-1 認識向量加法規則
          2. 18-2-2 向量加法在機器學習的應用
        3. 18-3 向量的長度
        4. 18-4 向量方程式
          1. 18-4-1 直線方程式
          2. 18-4-2 Python 實作連接2 點的方程式
          3. 18-4-3 使用向量建立迴歸方程式的理由
        5. 18-5 向量內積/ 餘弦相似度 – 推薦系統設計
          1. 18-5-1 協同工作的觀念
          2. 18-5-2 計算B 所幫的忙
          3. 18-5-3 向量內積的定義
          4. 18-5-4 兩條直線的夾角
          5. 18-5-5 向量內積的性質
          6. 18-5-6 餘弦相似度
          7. 18-5-7 音樂推薦系統設計
          8. 18-5-8 向量內積的應用
        6. 18-6 皮爾遜相關係數原理 – 特徵篩選應用
          1. 18-6-1 網路購物問卷調查案例解說
          2. 18-6-3 向量內積計算係數
          3. 18-6-4 皮爾遜相關係數的應用
      19. 第19章 機器學習的矩陣
        1. 19-1 矩陣的表達方式與機器學習應用場景
          1. 19-1-1 矩陣的行與列方式
          2. 19-1-2 矩陣變數名稱
          3. 19-1-3 常見的矩陣表達方式
          4. 19-1-4 矩陣元素表達方式
          5. 19-1-5 行列的定義在機器學習中的應用
        2. 19-2 矩陣相加/ 相減與機器學習場景應用
          1. 19-2-1 基礎觀念
          2. 19-2-2 Python 定義矩陣
          3. 19-2-3 機器學習矩陣加法運算場景
          4. 19-2-4 機器學習矩陣減法運算場景
        3. 19-3 矩陣乘以實數與機器學習場景應用
        4. 19-4 矩陣乘法與在機器學習的場景
          1. 19-4-1 乘法基本規則
          2. 19-4-2 乘法案例
          3. 19-4-3 矩陣乘法規則
          4. 19-4-4 機器學習場景的應用
        5. 19-5 方形矩陣
        6. 19-6 單位矩陣
        7. 19-7 反矩陣與轉置矩陣
          1. 19-7-1 基礎觀念
          2. 19-7-2 用反矩陣解聯立方程式
          3. 19-7-3 轉置矩陣基礎觀念
          4. 19-7-4 轉置矩陣的規則
          5. 19-7-5 轉置矩陣與皮爾遜相關係數
        8. 19-8 深度學習框架的數據表示法 - 張量(Tensor)
      20. 第20章 向量、矩陣與多元線性迴歸
        1. 20-1 向量和矩陣在多元線性迴歸的重要性
        2. 20-2 向量應用在線性迴歸
        3. 20-3 向量應用在多元線性迴歸
        4. 20-4 矩陣應用在多元線性迴歸
        5. 20-5 將截距放入矩陣
        6. 20-6 簡單的線性迴歸
        7. 20-7 多元線性迴歸矩陣方程式的推導
        8. 20-8 專題 - 業績預測/ 用電量預測
          1. 20-8-1 廣告與銷售
          2. 20-8-2 家庭用電量預測
      21. 第21章 數據預處理使用Scikit-learn
        1. 21-1 Scikit-learn 的歷史
        2. 21-2 機器學習的數據集
          1. 21-2-1 Scikit-learn 內建的數據集
          2. 21-2-2 Kaggle 數據集
          3. 21-2-3 UCI 數據集
          4. 21-2-4 scikit-learn 函數生成數據
        3. 21-3 scikit-learn 生成數據實作
          1. 21-3-1 線性分佈數據 - make_regression( )
          2. 21-3-2 集群分佈數據 - make_blobs( )
          3. 21-3-3 交錯半月群集數據 - make_moons( ) .
          4. 21-3-4 環形結構分佈的群集數據–make_circles( )
          5. 21-3-5 產生n-class 分類數據集
        4. 21-4 Scikit-learn 數據預處理
          1. 21-4-1 標準化數據StandardScaler( )
          2. 21-4-2 設定數據區間MinMaxScaler
          3. 21-4-3 特殊數據縮放RobustScaler
      22. 第22章 機器學習使用Scikit-learn 入門
        1. 22-1 用Scikit-learn 處理線性迴歸
          1. 22-1-1 身高與體重的資料
          2. 22-1-2 線性擬合數據LinearRegression
          3. 22-1-3 資料預測predict( )
          4. 22-1-4 模型的儲存與開啟
          5. 22-1-5 計算線性迴歸線的斜率和截距
          6. 22-1-6 R 平方判定係數檢驗模型的性能
        2. 22-2 機器學習分類演算法 - 模型的性能評估 .
          1. 22-2-1 計算精確度accuracy_score( )
          2. 22-2-2 召回率recall_score( )
          3. 22-2-3 精確率precision_score( )
          4. 22-2-4 F1 分數f1_score( )
          5. 22-2-5 分類報告classification_report( )
          6. 22-2-6 混淆矩陣confusion_matrix( )
          7. 22-2-7 ROC_AUC 分數
        3. 22-3 機器學習必需會的非數值資料轉換
          1. 22-3-1 One-hot 編碼
          2. 22-3-2 特徵名稱由中文改為英文
          3. 22-3-3 資料對應map( ) 方法
          4. 22-3-4 標籤轉換LabelEncoder( )
        4. 22-4 機器學習演算法
        5. 22-5 使用隨機數據學習線性迴歸
          1. 22-5-1 建立訓練數據與測試數據使用train_test_split( )
          2. 22-5-2 迴歸模型判斷
          3. 22-5-3 score( ) 和r2_score( ) 方法的差異 .
      23. 第23章 線性迴歸 - 波士頓房價
        1. 23-1 從線性迴歸到多元線性迴歸
          1. 23-1-1 簡單線性迴歸
          2. 23-1-2 多元線性迴歸
        2. 23-2 簡單資料測試
          1. 23-2-1 身高、腰圍與體重的測試
          2. 23-2-2 了解模型的優劣
        3. 23-3 波士頓房價數據集
          1. 23-3-1 認識波士頓房價數據集
          2. 23-3-2 輸出數據集
        4. 23-4 用Pandas 顯示與預處理數據
          1. 23-4-1 用Pandas 顯示波士頓房價數據
          2. 23-4-2 將房價加入DataFrame
          3. 23-4-3 數據清洗
        5. 23-5 特徵選擇
        6. 23-6 使用最相關的特徵做房價預估
          1. 23-6-1 繪製散點圖
          2. 23-6-2 建立模型獲得R 平方判定係數、截距與係數
          3. 23-6-3 計算預估房價
          4. 23-6-4 繪製實際房價與預估房價
          5. 23-6-5 繪製3D 的實際房價與預估房價
        7. 23-7 多項式迴歸
          1. 23-7-1 繪製散點圖和迴歸直線
          2. 23-7-2 多項式迴歸公式
          3. 23-7-3 生成一元二次迴歸公式的多個特徵項目
          4. 23-7-4 多項式特徵應用在LinearRegression
          5. 23-7-5 機器學習理想模型
          6. 23-7-6 多元多項式的迴歸模型
          7. 23-7-7 繪製3D 的實際房價與預估房價
        8. 23-8 用所有特徵執行波士頓房價預估
        9. 23-9 殘差圖(Residual plot)
        10. 23-10 梯度下降迴歸SGDRegressor( )
        11. 23-11 數據洩漏
      24. 第24章 邏輯斯迴歸 - 信用卡/ 葡萄酒/ 糖尿病
        1. 24-1 淺談線性迴歸的問題
        2. 24-2 邏輯斯迴歸觀念回顧
          1. 24-2-1 基礎觀念複習
          2. 24-2-2 應用邏輯斯函數
          3. 24-2-3 線性迴歸與邏輯斯迴歸的差異
        3. 24-3 邏輯斯迴歸模型基礎應用
          1. 24-3-1 語法基礎
          2. 24-3-2 挽救可能流失的客戶
          3. 24-3-3 多分類演算法解說
        4. 24-4 台灣信用卡持卡人數據集
          1. 24-4-1 認識UCI_Credit_Card.csv 數據
          2. 24-4-2 挑選最重要的特徵
          3. 24-4-3 用最相關的2 個特徵設計邏輯斯迴歸模型
          4. 24-4-4 使用全部的特徵設計邏輯斯迴歸模型
        5. 24-5 葡萄酒數據
          1. 24-5-1 認識葡萄酒數據
          2. 24-5-2 使用邏輯斯迴歸演算法執行葡萄酒分類
        6. 24-6 糖尿病數據
          1. 24-6-1 認識糖尿病數據
          2. 24-6-2 缺失值檢查與處理
          3. 24-6-3 用長條圖了解特徵分佈
          4. 24-6-3 用箱形圖了解異常值
          5. 24-6-4 用所有特徵值做糖尿病患者預估
          6. 24-6-5 繪製皮爾遜相關係數熱力圖
          7. 24-6-6 用最相關的皮爾遜相關係數做糖尿病預估
      25. 第25章 決策樹–葡萄酒/ 鐵達尼號/Telco/Retail
        1. 25-1 決策樹基本觀念
          1. 25-1-1 決策樹應用在分類問題
          2. 25-1-2 分類問題的決策樹數學分割原理
          3. 25-1-3 決策樹應用在迴歸問題
          4. 25-1-4 決策樹在迴歸問題的數學原理
        2. 25-2 從天氣數據認識決策樹設計流程 - 分類應用
          1. 25-2-1 建立決策樹模型物件
          2. 25-2-2 天氣數據實例
        3. 25-3 葡萄酒數據 - 分類應用
          1. 25-3-1 預設條件處理葡萄酒數據
          2. 25-3-2 進一步認識決策樹深度
          3. 25-3-3 繪製決策樹圖
        4. 25-4 鐵達尼號- 分類應用
          1. 25-4-1 認識鐵達尼號數據集
          2. 25-4-2 決策樹設計鐵達尼號生存預測
          3. 25-4-3 交叉分析
        5. 25-5 Telco 電信公司- 分類應用
          1. 25-5-1 認識WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv 數據
          2. 25-5-2 決策樹數據分析
          3. 25-5-3 了解特徵對模型的重要性
          4. 25-5-4 交叉驗證 - 決策樹最佳深度調整
        6. 25-6 Retail Data Analytics - 迴歸應用
          1. 25-6-1 用簡單的數據預估房價
          2. 25-6-2 Retail Data Analytics 數據
      26. 第26章 隨機森林–波士頓房價/ 鐵達尼號/Telco/ 收入分析
        1. 26-1 隨機森林基本觀念
          1. 26-1-1 Bagging 技術
          2. 26-1-2 特徵隨機選擇
          3. 26-1-3 隨機森林的應用
          4. 26-1-4 隨機森林的優缺點
        2. 26-2 波士頓房價 - 迴歸應用
          1. 26-2-1 隨機森林RandomForestRegressor( )迴歸函數
          2. 26-2-2 隨機森林 - 波士頓房價應用
          3. 26-2-3 RandomForestRegressor 的屬性feature_importances_
        3. 26-3 鐵達尼號 – 分類應用
        4. 26-4 Telco 客戶流失 – 分類應用
        5. 26-5 美國成年人收入分析 – 分類應用
          1. 26-5-1 認識adult.csv 數據
          2. 26-5-2 使用決策樹處理年收入預估
          3. 26-5-3 決策樹特徵重要性
          4. 26-5-4 使用隨機森林處理adult.csv 檔案
      27. 第27章 KNN 演算法–鳶尾花/ 小行星撞地球
        1. 27-1 KNN 演算法基礎觀念
          1. 27-1-1 基礎觀念
          2. 27-1-2 K 值的影響
        2. 27-2 電影推薦/ 足球射門 - 分類應用
          1. 27-2-1 認識語法與簡單實例
          2. 27-2-2 電影推薦
          3. 27-2-3 足球射門是否進球
          4. 27-2-4 交叉驗證
          5. 27-2-5 繪製分類的決策邊界(Decision Boundary)
          6. 27-2-5 多分類模型的準確率分析
        3. 27-3 房價計算/ 選舉準備香腸 – 迴歸應用
          1. 27-3-1 認識語法與簡單實例
          2. 27-3-2 房價計算
          3. 27-3-3 選舉造勢與準備烤香腸數量
          4. 27-3-4 KNN 模型的迴歸線分析
        4. 27-4 鳶尾花數據 - 分類應用
          1. 27-4-1 認識鳶尾花數據集
          2. 27-4-2 輸出數據集
          3. 27-4-3 用Pandas 顯示鳶尾花數據
          4. 27-4-4 映射標籤
          5. 27-4-5 繪製特徵變數的散點圖
          6. 27-4-6 使用 KNN 演算法進行鳶尾花數據集的分類預測
          7. 27-4-7 繪製鳶尾花的決策邊界
          8. 27-4-8 計算最優的k 值
          9. 27-4-9 交叉驗證
        5. 27-5 小行星撞地球 – 分類應用
          1. 27-5-1 認識NASA:Asteroids Classification
          2. 27-5-2 數據預處理
          3. 27-5-3 預測小行星撞地球的準確率
      28. 第28章 支援向量機 – 鳶尾花/ 乳腺癌/ 汽車燃料
        1. 28-1 支援向量機分類應用的基礎觀念
          1. 28-1-1 分類應用的基礎觀念
          2. 28-1-2 最大區間的分割
          3. 28-1-3 認識支援向量/ 決策邊界/ 與超平面
          4. 28-1-4 超平面公式
        2. 28-2 支援向量機 - 分類應用的基礎實例
          1. 28-2-1 繪製10 個數據點
          2. 28-2-2 支援向量機的語法說明
          3. 28-2-3 推導超平面的斜率
          4. 28-2-4 繪製超平面和決策邊界
          5. 28-2-5 數據分類
          6. 28-2-6 decision_function( )
        3. 28-3 從2 維到3 維的超平面
          1. 28-3-1 增加數據維度
          2. 28-3-2 計算3 維的超平面公式與係數
          3. 28-3-3 繪製3 維的超平面
        4. 28-4 認識核函數
          1. 28-4-1 linear
          2. 28-4-2 徑向基函數(Radial Basic Function) - RBF
          3. 28-4-3 多項式函數(Polynomail function) - poly
          4. 28-4-4 支援向量機的方法
        5. 28-5 鳶尾花數據 - 分類應用
        6. 28-6 乳腺癌數據 - 分類應用
          1. 28-6-1 認識數據
          2. 28-6-2 線性支援向量機預測乳腺癌數據
          3. 28-6-3 不同核函數應用在乳腺癌數據
        7. 28-7 支援向量機 – 迴歸應用的基礎實例
          1. 28-7-1 SVR( ) 語法說明
          2. 28-7-2 簡單數據應用
          3. 28-7-3 電視購物廣告效益分析
        8. 28-8 汽車燃耗效率數據集 - 迴歸分析
          1. 28-8-1 認識汽車燃耗效率(MPG) 數據集
          2. 28-8-2 使用SVR( ) 預測汽車燃料數據
      29. 第29章 單純貝式分類–垃圾郵件/ 新聞分類/ 電影評論
        1. 29-1 單純貝式分類原理
          1. 29-1-1 公式說明
          2. 29-1-2 簡單實例說起
          3. 29-1-3 拉普拉斯平滑修正
        2. 29-2 詞頻向量模組 - CountVerctorizer
        3. 29-3 多項式單純貝式模組 - MultinomialNB
          1. 29-3-1 語法觀念
          2. 29-3-2 文章分類實作
          3. 29-3-3 垃圾郵件分類
        4. 29-4 垃圾郵件分類 – Spambase 數據集
          1. 29-4-1 認識垃圾郵件數據集Spambase
          2. 29-4-2 垃圾郵件分類預測
        5. 29-5 新聞郵件分類 – 新聞數據集20newsgroups
          1. 29-5-1 認識新聞數據集20newsgroups
          2. 29-5-2 新聞分類預測
          3. 29-5-3 TfidfVectorizer 模組 - 文件事前處理TF-IDF
          4. 29-5-4 輸入文件做新聞分類
        6. 29-6 情感分析 – 電影評論IMDB Dataset分析
          1. 29-6-1 基礎觀念實例
          2. 29-6-2 電影評論IMDB Dataset 數據集
        7. 29-7 單純貝式分類於中文的應用
          1. 29-7-1 將中文字串應用在CountVectorizer模組
          2. 29-7-2 jieba - 結巴
          3. 29-7-3 jieba 與CountVectorizer 組合應用 .
          4. 29-7-4 簡單中文情感分析程式
        8. 29-8 今日頭條數據集
          1. 29-8-1 認識數據集
          2. 29-8-2 今日頭條數據集實作
      30. 第30章 集成機器學習–蘑菇/醫療保險/玻璃/加州房價
        1. 30-1 集成學習的基本觀念
          1. 30-1-1 基本觀念
          2. 30-1-2 集成學習效果評估
        2. 30-2 集成學習 - 投票法Voting(鳶尾花/波士頓房價)
          1. 30-2-1 投票法 - 分類應用
          2. 30-2-2 投票法 - 迴歸應用
        3. 30-3 集成學習 - 裝袋法Bagging(蘑菇/醫療保險)
          1. 30-3-1 裝袋法 – 分類應用語法說明
          2. 30-3-2 蘑菇數據分類應用
          3. 30-3-3 裝袋法 – 迴歸應用語法說明
          4. 30-3-4 醫療保險數據迴歸應用
        4. 30-4 集成學習 - 適應性提升法AdaBoost
          1. 30-4-1 AdaBoost 提升法 - 分類應用語法說明
          2. 30-4-2 AdaBoost 提升法 - 迴歸應用語法說明
        5. 30-5 集成學習 - 梯度提升法Gradient Boosting
          1. 30-5-1 Gradient Boosting - 分類應用語法說明
          2. 30-5-2 玻璃數據集分類的應用
          3. 30-5-3 Gradient Boosting–迴歸應用語法說明
          4. 30-5-4 加州房價數據集迴歸應用
        6. 30-6 集成學習 – 堆疊法Stacking
          1. 30-6-1 StackingClassifier - 分類應用語法說明
          2. 30-6-2 RidgeCV( )
          3. 30-6-3 StackingRegressor – 迴歸應用語法說明
      31. 第31章 K-means 分群 – 購物中心消費/ 葡萄酒評價
        1. 31-1 認識無監督學習
          1. 31-1-1 回顧監督學習數據
          2. 31-1-2 無監督學習數據
          3. 31-1-3 無監督學習與監督學習的差異
          4. 31-1-4 無監督學習的應用
        2. 31-2 K-means 演算法
          1. 31-2-1 演算法基礎
          2. 31-2-2 Python 硬功夫程式實作
        3. 31-3 Scikit-learn 的KMeans 模組
          1. 31-3-1 KMeans 語法
          2. 31-3-2 分群的基礎實例
          3. 31-3-3 數據分群的簡單實例
        4. 31-4 評估分群的效能
          1. 31-4-1 群內平方和(WCSS)
          2. 31-4-2 輪廓係數(Silhouette Coefficient)
          3. 31-4-3 調整蘭德係數(Rand Index ARI)
        5. 31-5 最佳群集數量
          1. 31-5-1 肘點法(Elbow Method)
          2. 31-5-2 輪廓分析(Silhouette Analysis)
        6. 31-6 消費分析 - 購物中心客戶消費數據
          1. 31-6-1 認識Mall Customer Segmentation Data
          2. 31-6-2 收入與消費分群
          3. 31-6-3 依據性別分析「年收入 vs 消費力」
          4. 31-6-4 依據年齡層分析「年收入 vs 消費力」
        7. 31-7 價格 vs 評價 - 葡萄酒Wine Reviews
          1. 31-7-1 認識Wine Reviews 數據
      32. 第32章 PCA 主成份分析 – 手寫數字/人臉數據
        1. 32-1 PCA 基本觀念
          1. 32-1-1 基本觀念
          2. 32-1-2 PCA 方法與基礎數據實作
          3. 32-1-3 數據白化whiten
        2. 32-2 鳶尾花數據的PCA 應用
          1. 32-2-1 鳶尾花數據降維
          2. 32-2-2 SVC 與PCA 在鳶尾花的應用
          3. 32-2-3 PCA 主成份與原始特徵的分析
        3. 32-3 數字辨識 - 手寫數字digits dataset
          1. 32-3-1 認識手寫數字數據集digits dataset
          2. 32-3-2 決策樹與隨機森林辨識手寫數字
          3. 32-3-3 PCA 與手寫數字整合應用
        4. 32-4 人臉辨識 – 人臉數據Labeled Faces in the Wild
          1. 32-4-1 認識人臉數據LFW
          2. 32-4-2 人臉辨識預測
          3. 32-4-3 加上PCA 的人臉辨識
      33. 第33章 階層式分群 – 小麥數據/老實泉
        1. 33-1 認識階層式分群
        2. 33-2 凝聚型(Agglomerative) 分群
          1. 33-2-1 凝聚型分群定義
          2. 33-2-2 簡單實例解說linkage( ) 方法
          3. 33-2-3 單鏈接法(Single Linkage) 說明
          4. 33-2-4 簡單實例解說分群方法
          5. 33-2-5 分群方法ward( )
          6. 33-2-6 分群數量的方法
          7. 33-2-7 凝聚型分群AgglomerativeClustering
        3. 33-3 小麥數據集Seeds dataset
          1. 33-3-1 認識數據集Seeds dataset
          2. 33-3-2 凝聚型分群應用在Seeds dataset
        4. 33-4 老實泉數據Old Faithful Geyser Data
          1. 33-4-1 認識老實泉數據集
          2. 33-4-2 繪製樹狀圖
          3. 33-4-3 凝聚型分群應用在老實泉數據
      34. 第34章 DBSCAN 演算法 – 購物中心客戶分析
        1. 34-1 DBSCAN 演算法
          1. 34-1-1 DBSCAN 演算法的參數觀念
          2. 34-1-2 點的定義
          3. 34-1-3 演算法的步驟
        2. 34-2 scikit-learn 的DBSCAN 模組
          1. 34-2-1 DBSCAN 語法
          2. 34-2-2 DBSCAN 演算法基礎實例
        3. 34-3 消費分析 - 購物中心客戶消費數據
      35. 附錄A 函數與方法索引表

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