機器學習:彩色圖解+基礎微積分+Python實作 王者歸來

點閱:1

其他題名:彩色圖解+基礎微積分+Python實作 王者歸來

作者:洪錦魁作

出版年:2021[民110]

出版社:深智數位

出版地:臺北市

格式:PDF,JPG

ISBN:978-986-5501-76-1 ; 986-5501-76-7 ; 978-986-5501-97-6 ; 986-5501-97-X


馬上看!不用等預約。
借閱說明

近幾年每當無法入眠時,只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍,看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉,這些書籍成為我的安眠藥。心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智能、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。
 
在徹底研究機器學習後,筆者體會應該從基礎數學與微積分開始,有了這些基礎未來才可以設計有靈魂的機器學習應用程式。
 
筆者學校畢業多年體會基礎數學與微積分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與理論從基礎開始一步一步推導,使用彩色圖片配Python程式實例解說其實可以很容易帶領讀者進入這個領域,同時感受基礎數學與微積分不再如此艱澀,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,這本書筆者從最基礎的微積分起源開始講起,然後依次講解下列與機器學習相關的微積分與高等數學的基本知識,全力協助讀者進入現代科技的顯學機器學習。
 
●極限、斜率
●用微分找出極大值與極小值
●認識積分基礎觀念與使用圖形表達
●積分求面積與體積
●合成函數的微分與積分
●指數的微分與積分
●對數的微分與積分
●簡單的微分方程式
●機率密度函數
●概似函數與最大概似估計
●多重積分與幾何圖形表達
●認識偏微分與梯度
●將偏微分應用在解向量方程式
●將偏微分應用在矩陣運算
●多元迴歸與概似估計
●梯度下降法
●深度學習的層次基礎知識
●學習率與梯度下降法
●激活函數與梯度下降法
●非線性函數與神經網路
●神經網路的數學
●激活函數、反向傳播法與神經網路的Python實例
 
全書搭配92個Python實例。

作者介紹
 
洪錦魁
 
一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家,著作等身的作家。
■DOS 時代他的代表作品是 IBM PC 組合語言、C、C++、Pascal、資料結構。
■Windows 時代他的代表作品是 Windows Programming 使用 C、Visual Basic。
■Internet 時代他的代表作品是網頁設計使用 HTML。
■大數據時代他的代表作品是 R 語言邁向 Big Data 之路。
■AI 時代他的代表作品是機器學習基礎數學 +Python 實作。
 
除了作品被翻譯為簡體中文、馬來西亞文外,2000 年作品更被翻譯為Mastering HTML 英文版行銷美國,近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行:
 
1:Java 入門邁向高手之路王者歸來
2:Python 最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
3:Python 最強入門邁向數據科學之路王者歸來
4:Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來
5:演算法最強彩色圖鑑 + Python 程式實作王者歸來
6:網頁設計HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Map 王者歸來
7:機器學習彩色圖解 + 基礎數學篇 + Python 實作王者歸來
8:R 語言邁向Big Data 之路
9:Excel 完整學習邁向最強職場應用王者歸來
 
他的2020 年著作分別登上天瓏、博客來、Momo 電腦書類暢銷排行榜第一名,他的著作最大的特色是,所有程式語法會依特性分類,同時以實用的程式範例做解說,讓整本書淺顯易懂,讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。

同書類書籍