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理論到實作都一清二楚 - 機器學習原理深究
作者：
李航
分類：
電腦與網路
／
綜論
出版社：
深智數位
出版日期：2023/1/18
ISBN：9786267146880
書籍編號：kk0562245
頁數：784
定價：
1000
元
一般會員價：
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790
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特別會員價：
79
折
790
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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分
享
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內容簡介
作者介紹
書籍目錄
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◇◆◇ 29 個主題一次涵蓋現代所有機器學習的數學、統計原理！◇◆◇ 人們透過機器學習，試著讓電腦能夠從大量資料中學習成長，不僅可以運用在生活各方面的功能提升，甚至還能透過這些既有的資料，起到鑑往知來的效果，處在當今資訊爆炸的時代，正是你開始學機器學習的最好時機！ 本書收錄了關於機器學習最重要的統計應用及數學原理，全書分成了監督學習和無監督學習，以及深度學習三大區塊。 在監督學習部分，介紹了最基本的三大問題——分類、回歸、標注，並針對這三大問題，介紹各種解決方法。包括了感知機、K近鄰法、單純貝氏法、決策樹、邏輯回歸、最大熵模型、擬牛頓法、支援向量機(SVM)、各種提升法(Boost)、EM演算法、隱馬可夫模型、條件隨機場等等，在監督學習也特別獨立出一章來複習整合這些演算法。 而在無監督學習上，則介紹了當代最重要的幾個演算法及模型，包括了聚類方法(如K均值)、奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潛在語義分析(包括了最流行的向量空間)、機率潛在語義分析等。在較進階的應用上，也介紹了馬可夫鏈蒙地卡羅法、吉布斯抽樣、潛在狄利克雷分配模型，另外奠定Google基本的PageRank演算法也有詳細的說明。 在深度學習的部分，也有前饋神經網路、卷積神經網路、循環神經網路、序列到序列模型、預訓練語言模型、生成對抗網路等，以及最後的深度學習方法總結，是想要完備機器學習知識的讀者，不容錯過的集大成之作！ 【適合讀者】 ● 機器學習相關學習者。 ● 從事資訊檢索、自然語言處理等領域的學生與研究人員。 ● 從事機器學習的專業研究人員。
李航 ACL Fellow、IEEE Fellow 、ACM傑出科學家，北京大學、南京大學兼職教授，研究領域包括資訊檢索、自然語言處理、統計機器學習和資料探勘等。 畢業於日本京都大學電氣電子工程系，日本東京大學電腦科學博士學位。 曾任日本NEC公司中央研究所研究員，微軟亞洲研究院高級研究員與主任研究員，華為諾亞方舟實驗室主任、首席科學家，字節跳動研究部門負責人。
◎ 第1篇 監督學習 1 機器學習及監督學習概論 1.1 機器學習 1.2 機器學習的分類 1.3 機器學習方法三要素 1.4 模型評估與模型選擇 1.5 正規化與交叉驗證 1.6 泛化能力 1.7 生成模型與判別模型 1.8 監督學習應用 2. 感知機 2.1 感知機模型 2.2 感知機學習策略 2.3 感知機學習演算法 3. k 近鄰法 3.1 k 近鄰演算法 3.2 k 近鄰模型 3.3 k 近鄰法的實現：kd 樹 4. 單純貝氏法 4.1 單純貝氏法的學習與分類 4.2 單純貝氏法的參數估計 5. 決策樹 5.1 決策樹模型與學習 5.2 特徵選擇 5.3 決策樹的生成 5.4 決策樹的剪枝 5.5 CART 演算法 6. 邏輯回歸與最大熵模型 6.1 邏輯回歸模型 6.2 最大熵模型 6.3 模型學習的最佳化演算法 7. 支持向量機 7.1 線性可分支持向量機與硬間隔最大化 7.2 線性支持向量機與軟間隔最大化 7.3 非線性支持向量機與核函數 7.4 序列最小最佳化演算法 8. 提升方法 8.1 提升方法AdaBoost 演算法 8.2 AdaBoost 演算法的訓練誤差分析 8.3 AdaBoost 演算法的解釋 8.4 提升樹 9. EM 演算法及其推廣 9.1 EM 演算法的引入 9.2 EM 演算法的收斂性 9.3 EM 演算法在高斯混合模型學習中的應用 9.4 EM 演算法的推廣 10. 隱馬可夫模型 10.1 隱馬可夫模型的基本概念 10.2 機率計算演算法 10.3 學習演算法 10.4 預測演算法 11. 條件隨機場 11.1 機率無向圖模型 11.2 條件隨機場的定義與形式 11.3 條件隨機場的機率計算問題 11.4 條件隨機場的學習演算法 11.5 條件隨機場的預測演算法 12. 監督學習方法總結 ◎ 第2篇 無監督學習 13. 無監督學習概論 13.1 無監督學習基本原理 13.2 基本問題 13.3 機器學習三要素 13.4 無監督學習方法 14. 聚類方法 14.1 聚類的基本概念 14.2 層次聚類 14.3 k 均值聚類 15. 奇異值分解 15.1 奇異值分解的定義與性質 15.2 奇異值分解的計算 15.3 奇異值分解與矩陣近似 16. 主成分分析 16.1 整體主成分分析 16.2 樣本主成分分析 17. 潛在語義分析 17.1 單字向量空間與話題向量空間 17.2 潛在語義分析演算法 17.3 非負矩陣分解演算法 18. 機率潛在語義分析 18.1 機率潛在語義分析模型 18.2 機率潛在語義分析的演算法 19. 馬可夫鏈蒙地卡羅法 19.1 蒙地卡羅法 19.2 馬可夫鏈 19.3 馬可夫鏈蒙地卡羅法 19.4 Metropolis-Hastings 演算法 19.5 吉布斯抽樣 20. 潛在狄利克雷分配 20.1 狄利克雷分佈 20.2 潛在狄利克雷分配模型 20.3 LDA 的吉布斯抽樣演算法 20.4 LDA 的變分EM 演算法 21. PageRank 演算法 21.1 PageRank 的定義 21.2 PageRank 的計算 22. 無監督學習方法總結 22.1 無監督學習方法的關係和特點 22.2 話題模型之間的關係和特點 ◎ 第3篇 深度學習 23. 前饋神經網路 23.1 前饋神經網路的模型 23.2 前饋神經網路的學習演算法 23.3 前饋神經網路學習的正規化 24. 卷積神經網路 24.1 卷積神經網路的模型 24.2 卷積神經網路的學習演算法 24.3 影像分類中的應用 25. 循環神經網路 25.1 簡單循環神經網路 25.2 常用循環神經網路 25.3 自然語言生成中的應用 26. 序列到序列模型 26.1 序列到序列基本模型 26.2 RNN Search 模型 26.3 Transformer 模型 27. 預訓練語言模型 27.1 GPT 模型 27.2 BERT 模型 28. 生成對抗網路 28.1 GAN 基本模型 28.2 影像生成中的應用 29. 深度學習方法複習 29.1 深度學習的模型 29.2 深度學習的方法 29.3 深度學習的最佳化演算法 29.4 深度學習的優缺點
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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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