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不靠框架硬功夫：Scikit-learn手刻機器學習每行程式碼(好評熱銷版)
作者：
鄧立國, 郭雅秋, 陳子堯, 鄧淇文
分類：
電腦與網路
／
AI•人工智慧
出版社：
深智數位
出版日期：2025/10/22
ISBN：9786267757437
書籍編號：kk0606285
頁數：368
定價：
780
元
一般會員價：
79
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616
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特別會員價：
79
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616
元
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不靠框架硬功夫：Scikit-learn手刻機器學習每行程式碼(好評熱銷版) 內容簡介 ☆好評熱銷再上市☆ ★ ML 最強套件 scikit-learn ✕ 經典演算法， 帶領你徹底攻略所有 ML 必備理論與實踐技能！ ★ 機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。其研究電腦模擬或實現人類的學習行為，獲取新的知識，重新組合現有知識結構並改善自身的效能。 本書針對機器學習領域描述了多個學習模型、策略、演算法、理論以及應用，以 Python 3 為基礎，使用 scikit-learn 解決實際問題。 全書完整介紹機器學習基本概念、演算法流程、模型建構、資料訓練、模型評估與最佳化、必備工具和實現方法，並佐以實際案例，以機器學習的經典演算法為軸線：演算法分析 ▶ 資料獲取 ▶ 模型建構 ▶ 推斷 ▶ 演算法評估，讓你理論與實踐技能一次學會，輕易上手。 本書特色 ML 的最佳參考書，scikit-learn 的最紮實實戰應用，亦為深入 AI 技術的優良基礎！ ● 機器學習概述 ● 資料特徵提取 ● scikit-learn 估計器分類 ● 單純貝氏分類 ● 簡單線性迴歸到多元線性迴歸 ● k 近鄰演算法分類 ● 線性迴歸到邏輯迴歸 ● 非線性分類與決策樹迴歸 ● 決策樹到隨機森林 ● 感知機到支持向量機 ● 從感知機到類神經網路 ● 主成分分析降維
作者簡介 鄧立國 東北大學計算機應用博士畢業。廣東工業大學任教，主要研究方向：數據挖掘、知識工程、大數據處理、雲計算、分佈式計算等。著有圖書《scikit-learn 機器學習實戰》、《Python 數據分析與挖掘實戰》、《Python 大數據分析算法與實例》、《Python 機器學習算法與應用》、《數據庫原理與應用（SQL Server 2016 版本）》等圖書。
目錄 01 機器學習概述 1.1 什麼是機器學習 1.2 機器學習的作用領域 1.3 機器學習的分類 1.4 機器學習理論基礎 1.5 機器學習應用程式開發的典型步驟 1.6 本章小結 1.7 複習題 02 機器學習之資料特徵 2.1 資料的分佈特徵 2.2 資料的相關性 2.3 資料的聚類性 2.4 資料主成分分析 2.5 資料動態性及其分析模型 2.6 資料視覺化 2.7 本章小結 2.8 複習題 03 用scikit-learn 估計器分類 3.1 scikit-learn 基礎 3.2 scikit-learn 估計器 3.3 本章小結 3.4 複習題 04 單純貝氏分類 4.1 演算法原理 4.2 單純貝氏分類 4.3 單純貝氏分類實例 4.4 單純貝氏連續值的處理 4.5 本章小結 4.6 複習題 05 線性回歸 5.1 簡單線性回歸模型 5.2 分割資料集 5.3 用簡單線性回歸模型預測考試成績 5.4 本章小結 5.5 複習題 06 用 k 近鄰演算法分類和回歸 6.1 k 近鄰演算法模型 6.2 用 k 近鄰演算法處理分類問題 6.3 用 k 近鄰演算法對鳶尾花進行分類 6.4 用 k 近鄰演算法進行回歸擬合 6.5 本章小結 6.6 複習題 07 從簡單線性回歸到多元線性回歸 7.1 多變數的線性模型 7.2 模型的最佳化 7.3 用多元線性回歸模型預測波士頓房價 7.4 本章小結 7.5 複習題 08 從線性回歸到邏輯回歸 8.1 邏輯回歸模型 8.2 多元分類問題 8.3 正則化項 8.4 模型最佳化 8.5 用邏輯回歸演算法處理二分類問題 8.6 辨識手寫數字的多元分類問題 8.7 本章小結 8.8 複習題 09 非線性分類和決策樹回歸 9.1 決策樹的特點 9.2 決策樹分類 9.3 決策樹回歸 9.4 決策樹的複雜度及使用技巧 9.5 決策樹演算法：ID3、C4.5 和CART 9.6 本章小結 9.7 複習題 10 整合方法：從決策樹到隨機森林 10.1 Bagging 元估計器 10.2 由隨機樹組成的森林 10.3 AdaBoost 10.4 梯度提升回歸樹 10.5 本章小結 10.6 複習題 11 從感知機到支援向量機 11.1 線性支援向量機分類 11.2 非線性支援向量機分類 11.3 支援向量機回歸 11.4 本章小結 11.5 複習題 12 從感知機到類神經網路 12.1 從神經元到類神經元 12.2 感知機 12.3 多層感知機 12.4 本章小結 12.5 複習題 13 主成分分析降維 13.1 資料的向量表示及降維問題 13.2 向量的表示及基變換 13.3 協方差矩陣及最佳化目標 13.4 PCA 演算法流程 13.5 PCA 實例 13.6 scikit-learn PCA 降維實例 13.7 核心主成分分析KPCA 簡介 13.8 本章小結 13.9 複習題 A 參考文獻
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Q1：若我已報名付了1000元訂金，接下來我要做什麼？ A：感謝您報名，後續相關事情及服務我們會以e-mail和電話跟您聯絡. 您也可以主動來信(andy@book4u.com.tw)詢問。謝謝！ Q2：我本身並沒有產品和服務，也沒什麼實務上的經驗，那又能如何賺錢呢？這個課程真的有實際成效嗎？ A：我們這個課程共有11項贈品，其中第2項贈品便是資訊產品創造藍圖，它將教您如何用最簡潔而快速的方法創出屬於您自己的資訊產品。一般的課程大多是教您如何捕魚，但多數的成功致富者，其成功的關鍵卻不是仰賴捕魚技術，而是仰賴借力之術，因為唯有借力才能無中生有！才能快速成長！也才能快速致富！本課程3天共有三套樣版，其中一套樣版便是教您打造在沒有任何商品與服務，也沒有任何資源的情況下，就能快速借力致富的樣版！本課程二位講師都是白手起家，對於沒有實務經驗的新手會格外用心，請放心。 Q3：請問贈品中魚池矩陣直效聯盟VVIP是什麼？ A：這是一個強大的系統，而我們送的是體驗版，會提供你Email追客系統。國外有一種函授課程，亦即每幾天發一個課程給學員， 就是用EMAIL追客系統來實踐。EMAIL追客系統簡單的說就是今天有一個客戶在你的網站上購買產品或註冊，系統會自動回覆一封確認信，之後你可以自行設計發送內容和發信時間一次一對多發給客戶，而且每封信還會帶入客戶本身的姓名。讓客戶以為是我們專門為客戶所量身訂作的信件。所以Email追客系統可以讓你培養跟客戶的信任感，進而成交。 Q4：請問贈品中資訊產品創造藍圖是什麼？ A：這是一位叫林星?老師的課程，課程售價是9800元，現在免費送給你。此課程包含： ● 何謂資訊型產品？ ● 資訊型產品的種類大解析！以及如何組織你的資訊型產品賺錢？ ● 如何找到你的利基市場？ ● 為什麼錯的利基市場，再好的產品與行銷也很難有效！ ● 29個國外已經證實能讓你賺到錢的利基市場！ ● 如何確保你做出來的產品客戶會很想購買？以及實際可執行的步驟！ ● 創造資訊型產品計劃書 ● 15個步驟建立你的資訊型產品事業 ● E-mail精準行銷的10個法則 ● 10個別人沒有告訴你的有效文案撰寫法則 Q5：請問贈品中自動財富系統 6片DVD是什麼？ A：此6片DVD定價3200元。內容為《借力淘金！最吸利的鈔級魚池賺錢術》作者之一王紫杰所錄製的DVD，內容為有關網路行銷的知識和技巧，非常豐富且實用，免費送給您。
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