練好機器學習的基本功：用Python進行基礎數學理論的實作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 機器學習
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• 數學基礎
• 理論與實踐
• 算法
• 數據科學
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這是一本為瞭需要學習機器學習，同時又想要搞懂其基本理論的讀者所撰寫的書。透過本書的登場人物：程式設計師綾乃與朋友美緒的對話，便可以與書中的兩位的角色一起成長。書中雖然有許多的數學公式，但隻要跟著書中人物一起學，便能自然而然地搞懂，從而奠定更加堅實的機器學習基礎。

　　藉由本書，您可以瞭解：
　　．迴歸、分類、分群演算法
　　．使用迴歸進行預測的方法
　　．應用分類找齣最適切結果的方法
　　．如何評估模型的正確程度
　　．如何使用Python來計算數學公式

深入淺齣，構建堅實基礎：Python驅動的現代數據科學實踐指南 本書旨在為渴望在數據科學領域建立紮實理論基礎並將其轉化為實際操作能力的學習者提供一份詳盡的路綫圖。我們深知，現代數據科學的浪潮奔湧嚮前，但其核心驅動力依然是堅實的數學與統計學原理。本書並非一本專注於特定算法的“速成手冊”，而是一部旨在解構那些驅動復雜模型的底層邏輯，並利用強大的Python生態係統進行高效實現的參考書。 我們的目標是彌閤理論與實踐之間的鴻溝。許多初學者在接觸到高階的機器學習模型時，常常感到力不從心，其根本原因在於對支撐這些模型的數學基礎理解不夠透徹。當你無法解釋為什麼某個優化器比另一個更有效，或者為何需要對數據進行特定的變換時，你的模型構建過程就更像是一種“魔法操作”而非可控的工程。本書正是為瞭消除這種“黑箱”體驗而設計。 一、奠定數學生態的基石：從綫性代數到概率論的重塑 本書的第一部分將係統地迴顧和重塑數據科學領域中至關重要的數學分支。我們不會停留在純粹的數學推導，而是將每項理論知識都緊密地錨定在數據科學的應用場景之中。 綫性代數：數據的幾何語言。 我們將從嚮量空間、矩陣運算的基礎概念入手，重點探討特徵值分解（Eigen-decomposition）和奇異值分解（SVD）。這些工具不僅僅是矩陣乘法，它們是理解降維技術（如PCA）的核心。我們將通過具體的NumPy和SciPy操作來展示，如何用矩陣運算來高效地錶示和處理高維數據結構。討論將深入到矩陣的秩、僞逆（Pseudoinverse）及其在最小二乘法中的實際意義。 微積分與優化：驅動學習的引擎。 梯度下降是幾乎所有監督學習算法的基石。本書將詳細解析偏導數、鏈式法則在構建反嚮傳播（Backpropagation）機製中的作用。我們不會止步於一階導數，還會探討Hessian矩陣的意義，這為理解牛頓法和擬牛頓法（如BFGS）提供瞭數學基礎，讓讀者明白鞍點和局部最優解的本質。 概率論與數理統計：量化不確定性。 在數據驅動的世界裏，不確定性是常態。我們將深入探討貝葉斯定理，並將其應用於樸素貝葉斯分類器和更復雜的概率圖模型中。重點內容包括隨機變量、期望、方差的直觀理解，以及最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）在參數估計中的核心地位。理解這些，是構建穩健的正則化策略的前提。 二、Python工具箱的精準運用：數學與代碼的無縫對接 本書的實踐部分，全部圍繞Python的核心科學計算庫展開。我們強調的是“用代碼來驗證數學原理”，而非僅僅調用庫函數。 NumPy/SciPy的精妙布局。 我們將展示如何利用NumPy的高級數組操作來避免低效的循環，實現矩陣的快速運算。例如，如何用`np.linalg.solve`解決綫性係統，或者如何使用SciPy的優化模塊（`scipy.optimize`）來手動實現一個簡單的邏輯迴歸模型的求解過程，從而直觀感受損失函數的下降過程。 可視化洞察：Matplotlib與Seaborn的數學錶達。 數據科學不僅是計算，更是溝通。我們將利用強大的可視化庫，將抽象的數學概念具象化。例如，繪製高斯分布的等高綫圖來理解協方差矩陣的方嚮性，或者可視化梯度下降路徑，觀察學習率對收斂速度的影響。 三、核心算法的數學解構與實戰 本書將選取幾個關鍵的機器學習模型作為載體，深入剖析其背後的數學邏輯並使用Python從零開始構建（或重構）它們的核心部分。 迴歸模型：從最小二乘到正則化。 我們將詳細推導綫性迴歸的最小二乘解，並重點講解L1（Lasso）和L2（Ridge）正則化項的引入是如何通過約束模型復雜度來改善泛化能力的。讀者將清晰地看到$L_1$和$L_2$範數在損失函數上引入的幾何形狀差異及其對參數稀疏性的影響。 分類模型：邏輯迴歸的概率視角。 邏輯迴歸的本質是使用Sigmoid函數將綫性模型的輸齣映射到概率空間。我們將展示如何使用交叉熵損失函數（Cross-Entropy Loss）並結閤梯度下降來訓練模型，理解為什麼最大似然估計導齣的損失函數恰好就是交叉熵。 降維技術：主成分分析（PCA）的幾何意義。 PCA的實現依賴於協方差矩陣的特徵分解。本書將引導讀者手動計算協方差矩陣，求解特徵嚮量，並根據特徵值的大小排序來確定主成分。這能確保讀者真正理解PCA是數據“方差最大化”的過程，而非簡單的矩陣操作。 四、麵嚮未來的穩健性：統計檢驗與模型評估的數學嚴謹性 任何數據分析的結果都必須是可信的。本書的最後部分聚焦於如何用統計學的視角來評估和驗證我們的模型。 偏差與方差的權衡（Bias-Variance Trade-off）。 這是一個核心概念，我們將通過理論推導和模擬實驗來展示欠擬閤和過擬閤的根本原因。讀者將學會如何通過調整模型的復雜度參數（如正則化強度或多項式階數）來在偏差和方差之間找到最佳平衡點。 模型評估的統計嚴謹性。 交叉驗證（Cross-Validation）的數學閤理性、假設檢驗的基本邏輯（如T檢驗、ANOVA的適用場景），以及如何正確地解釋p值和置信區間。這些內容確保瞭數據科學傢不僅能建立模型，還能以科學的態度來報告模型的性能和局限性。 通過這種“理論先行，代碼驗證”的結構，本書緻力於培養齣一種能夠深入理解算法內核、並在實際項目中進行批判性思考的工程師和研究人員。掌握這些基礎知識，將使你在麵對任何新興的、復雜的機器學習框架時，都能迅速洞察其底層原理，實現真正的融會貫通。

作者簡介

立石賢吾（TATEISHI KENGO）

　　LINE Fukuoka株式會社資料工程師。

　　佐賀大學畢業後就職於佐賀縣內的係統開發公司，其後曆經福岡的開發公司，於2014年就職於LINE Fukuoka株式會社，負責資料分析及機器學習的相關工作。

Chapter1　旅程的開始
本章針對機器學習為什麼會演變成眾所矚目的焦點，以及運用機器學習可以辦到些什麼等概要進行說明，同時對迴歸、分類、分群等演算法做簡單的解說。

Chapter2　瞭解迴歸～根據廣告費預測點擊數
本章以「由花費在廣告上的費用，來預測點擊數」為主題，對迴歸進行學習。首先會以簡單的範例來思索進行預測需要導齣什麼樣的式子，並探討如何將其逼近結果的方法。

Chapter3　瞭解分類〜依照圖像大小進行分類
本章以「由圖像的尺寸，來分類縱長形與橫長形」為主題，對分類進行學習。
與Chapter2相同，首先會思索為瞭進行分類會需要導齣什麼樣的式子，並探討如何將其逼近最適切結果的方法。

Chapter4　瞭解評估〜確認模型的正確性
本章將對第2章與第3章建構模型的正確程度，也就是精度進行確認。將會介紹模型的評估方式，以及有哪些指標可用做評估。

Chapter5　動手寫程式〜 以Python來進行程式設計
本章根據第2~4章所學到的內容，以Python來撰寫程式。我們將可以瞭解到，如何將以數學錶示式所構想齣來的內容，以程式來進行處理。

Appendix
附錄收錄瞭從前麵五章未提及的數學解說供各位參考。
總和的記號、乘積的記號／微分／偏微分／閤成函數／嚮量與矩陣／幾何嚮量／指數、對數／Python環境建構／Python的基本／NumPy的基本

序

　　「機器學習」是近期當紅的技術名詞，對於機器學習到底是什麼，機器學習又能做些什麼，感到好奇的人相當多，各式各樣的衍生資源蓬勃發展，在網路上可以找到許多專為機器學習而設計與開發的函式庫，可供我們免費取用學習。即便是不清楚其理論，隻要懂得使用函式庫與資料集，撰寫數行的程式碼便可應用機器學習的技術。導入的門檻確實是降低瞭，在實際動手撰寫程式的同時，確實也能掌握機器學習的概念。不過，話雖如此，使用不明就理的黑盒子多少會感到不安。雖然藉由函式庫的幫助，即使不清楚理論也可以使用機器學習。但是，對於工程師來說，使用不清楚其內容的東西，必定會伴隨一定程度的不安，以這樣的方式來使用這項技術，或多或少會有不踏實的感覺。

　　本書是為瞭想要掌握機器學習理論基礎的人所寫的。透過本書的登場人物：程式設計師綾乃與朋友美緒的對話，在逐步理解機器學習的理論的同時一起學習。許多為瞭初學者而寫的入門書極力避免讓數學錶示式齣現，而本書則是經常會齣現數學錶示式，其中也許會有看起來稍微睏難的錶示式，不過，從綾乃與美緒的討論中，我們可以自然而然地理解數學錶示式的意義，為方便已經忘記高中數學的人進行復習，在附錄也會解說數學的基礎知識，請各位不用慌張，安心地閱讀下去。

　　隻要充分理解本書傳授的基礎知識，便可在各種場麵上加以應用，有助於您加深對於函式庫內容的理解、或者自行撰寫機器學習演算法、閱讀最新的論文，進行各種運用。就讓我們跟綾乃與美緒一同踏上機器學習的學習旅途吧！

评分☆☆☆☆☆

天哪，我前陣子剛入手這本《練好 ML 的基本功：用 Python 進行基礎數學理論的實作》，真心覺得太對味瞭！我之前有嘗試過一些 ML 的入門書，但說真的，很多都講得比較「上層」，點到為止，然後就直接跳到模型怎麼用、參數怎麼調。但總覺得心裡有個疙瘩，不踏實。這本書就很不一樣，它把很多 ML 背後重要的數學概念，像是線性代數、機率統計、微積分，拆解得非常清晰。而且最棒的是，它不是紙上談兵，而是直接搭配 Python 程式碼，從最基本的矩陣運算、嚮量空間，到機率分佈的模擬，全部都能親手跑一遍、驗證一遍。我常常覺得，學程式語言就像學開車，你知道油門剎車在哪就好，但如果你想成為賽車手，就得瞭解引擎的原理、輪胎的抓地力。這本書對我來說，就是那個「瞭解引擎原理」的過程，非常紮實，讓我在理解演算法時，不再隻是死記硬背，而是能看到背後的邏輯，感覺功力真的有在纍積。

评分☆☆☆☆☆

這本《練好 ML 的基本功：用 Python 進行基礎數學理論的實作》是我最近讀過最令人印象深刻的一本關於機器學習的書。我之前也看過一些 ML 入門的書籍，但很多都停留在「應用層麵」，比較少深入探討背後的數學原理。這本書的特別之處在於，它從基礎的數學概念齣發，像是線性代數、機率統計、微積分，然後一步一步地引導讀者如何將這些理論應用到 Python 的程式碼實作中。我尤其欣賞書中在講解一些核心演算法時，會先迴溯到其數學基礎，讓讀者理解為什麼這個演算法是這樣設計的。例如，在討論迴歸分析時，它會先從最小平方法講起，然後展示如何用 NumPy 來求解。這種「由內而外」的教學方式，讓我對 ML 的理解更加透徹，也更有信心去深入研究更進階的主題。整本書的結構清晰，程式碼範例也寫得很好，非常適閤想要打好 ML 基礎的讀者。

评分☆☆☆☆☆

我之前在網路上找瞭不少關於機器學習的資料，但總覺得 thiếu 瞭一塊，就是那種「基石」的感覺。很多教學都直接跳到各種演算法的應用，像是 SVM、決策樹等等，但當我問自己「為什麼 SVM 會這樣運作？」或是「決策樹背後的原理是什麼？」時，就一片茫然。這本書《練好 ML 的基本功》恰恰補足瞭這個缺口。它從最基礎的數學概念開始，像是嚮量、矩陣、機率、微積分，並且巧妙地將這些數學理論與 Python 的實作結閤。我特別喜歡書中講解線性代數的部分，它不隻是介紹矩陣的加減乘除，更會連結到 PCA（主成分分析）等降維技術的原理，讓我們理解為什麼要這樣做，以及背後的數學依據。這種由淺入深、由理入法的教學方式，讓我對 ML 的理解，從「工具的使用」進階到「原理的掌握」，感覺更有深度，也更有信心去探索更複雜的 ML 模型。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，《練好 ML 的基本功》這本書真的讓我對機器學習的世界，有瞭全新的認識。我之前一直以為 ML 就是一堆黑盒子，丟數據進去，再丟模型進去，就會跑齣結果。但這本書讓我明白，很多強大的 ML 技術，其實都建立在嚴謹的數學基礎之上。書裡麵花瞭不少篇幅講解機率論在 ML 中的應用，像是貝氏定理、最大似然估計等等，並且用 Python 程式碼模擬這些概念，讓我能夠直觀地理解它們的作用。例如，在講解機率模型的建立時，書中會引導讀者透過程式碼去計算不同事件發生的機率，以及如何利用這些機率來做預測。這種將抽象的數學理論，透過具體的程式碼來驗證和理解的方式，對於我這種比較習慣動手實作的人來說，是相當有幫助的。它讓我不再覺得數學是 ML 的門檻，反而成為瞭理解 ML 的鑰匙。

评分☆☆☆☆☆

這本《練好 ML 的基本功》簡直是我的救星！我是一個對數學有點「陰影」的文科背景，之前想碰 ML，看那些公式就頭昏眼花，常常看到一半就放棄。但這本書的切入點完全不同，它把艱澀的數學理論，用非常貼近程式實作的方式來呈現。舉例來說，它在講梯度下降時，不隻是給個公式，而是先用 Python 模擬一個簡單的函數，然後一步一步展示如何透過微積分的概念，找到最佳解。這種「邊做邊學」的模式，對我這種非數學係齣身的人來說，實在是太友善瞭。我甚至可以自己修改參數，看看梯度下降的速度和方嚮會有什麼變化，這種互動式的學習，讓我對數學的恐懼感降低瞭不少，取而代之的是一種「原來是這樣！」的豁然開朗。書中的 Python 範例都寫得非常精簡扼要，容易理解，而且可以獨立執行，完全不需要額外的複雜環境設定，這點對新手來說真的非常重要，可以快速建立成就感。