機器學習最強入門 - 基礎數學／機率／統計邁嚮AI真實數據專題實作 - 王者歸來 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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洪錦魁

圖書標籤:

機器學習
深度學習
AI
數據科學
Python
數學基礎
機率統計
實作專題
入門
王者歸來

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圖書描述

機器學習最強入門
基礎數學/機率/統計
邁嚮
AI真實數據 x 專題實作

　　★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例+ 專題實作】★★★★★
　　★★★★★【最簡明的數學、機率、統計知識】★★★★★
　　★★★★★【最完整的機器學習演算法】★★★★★
　　★★★★★【最豐富的真實數據 x 專題實作】★★★★★

本書特色

　　★最白話解釋數學原理
　　☆從簡單的數據開始理解機器學習的演算法
　　★將理論知識轉化為實際的程式碼
　　☆實際案例分析
　　全書有約416個Python程式實例，讀者可以由本書內容，瞭解下列與機器學習有關的基礎數學、機率、統計知識：
　　★方程式與函數
　　☆ 完整Python語法
　　★ 一元函數到多元函數
　　☆ 最小平方法
　　★ 基礎統計
　　☆ 機率與單純貝式理論
　　★ 指數與對數
　　☆ logit函數與logistic函數
　　★ 嚮量與矩陣
　　☆ 二次函數、三次函數與多項式函數

　　當讀者有瞭上述知識後，筆者從簡單的實例開始介紹下列機器學習的演算法，每一種演算法皆是從基礎數據開始解說，然後跨入真實數據，解說應該如何將演算法應用到真實案例環境：

　　★線性迴歸 – 波士頓房價
　　☆邏輯迴歸 – 信用卡/葡萄酒/糖尿病
　　★決策樹 – 葡萄酒/鐵達尼號/Telco/Retail
　　☆隨機森林樹 – 波士頓房價/鐵達尼號/Telco/收入分析
　　★KNN演算法 – 電影推薦/足球射門/鳶尾花/小行星撞地球
　　☆支援嚮量機 – 鳶尾花/乳癌/汽車燃料
　　★單純貝式分類 – 垃圾郵件/中英文的新聞分類/情感分析/電影評論
　　☆集成機器學習 – 蘑菇/醫療保險/玻璃/加州房價
　　★K-means分群 – 購物中心消費/葡萄酒評價
　　☆PCA主成分分析 – 手寫數字/人臉數據
　　★階層式分群 – 小麥數據/老實泉
　　☆DBSCAN演算法 – 購物中心客戶分析
　　在講解上述演算法時，筆者同時介紹下列機器學習應該知道的知識：
　　★特徵選擇
　　☆用直方圖瞭解特徵分佈
　　★用箱型圖瞭解異常值
　　☆數據預處理
　　★殘差圖(Residual plot)
　　☆機器學習性能評估
　　★過擬閤(overfitting)
　　☆欠擬閤(underfitting)
　　★數據洩漏(Data leakage)
　　☆繪製決策樹圖(Decision tree map)
　　★可視化熱力圖(Heat map)
　　☆決策邊界(Decision Boundary)
　　★增加數據維度與超平麵
　　☆交叉驗證(Cross-validation)
　　★泛化能力(Generalization Ability)
　　☆弱學習器(Weaks learners)
　　★強學習器(Strong learners)
　　☆學習模型(base learner)
　　本書最後一章，介紹瞭熱門的AI主題「語音辨識」，從本章內容讀者可以學會下列知識：
　　★ 語音轉文字
　　☆ 文字轉語音

　　※ 本書所有程式實例可至深智官網下載：deepwisdom.com.tw

好的，為您構思一份針對特定主題（假設為“深度學習與神經網絡的最新進展”）的圖書簡介，內容將詳盡且專業，避免與您提供的書名主題（基礎數學、概率、統計在機器學習中的應用）産生重疊。 --- 書名：前沿神經網絡架構：從 Transformer 到生成模型的深度解析與實踐指南內容簡介本書旨在為希望深入理解和掌握當代人工智能核心驅動力——深度學習前沿架構的工程師、研究人員及高級學習者提供一本權威且實用的指南。我們避開基礎的綫性代數與概率論迴顧，直接切入當前驅動自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）乃至多模態任務的尖端模型設計哲學、數學原理與高效實現策略。第一部分：Transformer 範式的演進與精煉本部分將係統拆解自注意力機製（Self-Attention）這一革命性構件的內部運作機製，並追溯其在自然語言理解（NLU）任務中的統治地位。 1.1 原始 Transformer 架構的深度剖析：詳細闡述多頭注意力（Multi-Head Attention）如何並行捕捉不同特徵維度信息，以及位置編碼（Positional Encoding）如何巧妙地為序列模型引入順序感。我們將深入探討矩陣運算背後的計算復雜性，並對比絕對位置編碼與相對位置編碼的優劣。 1.2 大規模語言模型（LLMs）的基礎架構：重點解析 GPT 係列（Decoder-only）和 BERT 係列（Encoder-only）的結構差異及其對下遊任務的影響。我們將通過僞代碼和實際案例，展示如何在不同硬件約束下優化模型的激活函數（如 GeLU、SwiGLU）和殘差連接的放置策略，以實現訓練穩定性和推理速度的最佳平衡。 1.3 效率優化與稀疏化技術：麵對萬億參數模型的計算瓶頸，本章探討瞭提升 Transformer 效率的關鍵技術。這包括但不限於： FlashAttention 及其變體：如何通過重塑內存訪問模式，顯著減少 HBM（高帶寬內存）的讀寫延遲，從而加速注意力計算。稀疏注意力機製：考察 Longformer、Reformer 等如何通過局部注意力或可學習的稀疏模式，將二次方的計算復雜度降至綫性，從而處理超長序列。第二部分：生成模型：從擴散到神經渲染本部分聚焦於當前在圖像、視頻乃至三維內容生成領域占據主導地位的非自迴歸生成模型，特彆是擴散模型（Diffusion Models）。 2.1 潛變量模型（VAEs）與標準化流（Normalizing Flows）的再審視：在進入擴散模型之前，快速迴顧 VAEs 和流模型在潛空間錶示學習上的貢獻，特彆是它們如何為後續的連續時間模型奠定理論基礎。 2.2 核心：去噪擴散概率模型（DDPMs）的嚴謹推導：我們將詳細闡述前嚮加噪過程（Forward Diffusion）的馬爾可夫鏈特性，以及反嚮去噪過程（Reverse Process）如何通過學習噪聲分布來實現高質量樣本生成。書中將包含對 $eta$ 調度（如綫性、餘弦調度）如何影響生成質量和速度的實證分析。 2.3 條件生成與控製：探討如何通過文本條件（Text-to-Image，如 Stable Diffusion 的工作原理）來引導擴散過程。這包括對 U-Net 架構中交叉注意力（Cross-Attention）層如何有效地注入文本嵌入（來自凍結的 CLIP 編碼器）的深入分析。 2.4 神經輻射場（NeRF）與場景重建：介紹 NeRF 如何利用 MLP 結閤體渲染原理，從二維圖像集閤中重建齣高度逼真的三維場景。我們將分析體積密度（Volume Density）的積分錶示，以及如何應用梯度優化來高效地訓練這些隱式函數錶示。第三部分：高級訓練範式與跨模態融閤本部分關注如何將前述架構應用於復雜、真實世界的數據集，並探討訓練過程中的前沿策略。 3.1 對比學習（Contrastive Learning）的現代應用：深入解析 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）的架構，理解它如何通過最大化正樣本對的相似度並最小化負樣本對的相似度，來學習統一的、可遷移的視覺-語言嵌入空間。這將是理解多模態對齊的基礎。 3.2 強化學習中的模型應用（RLHF 基礎）：討論在大型模型對齊中，奬勵模型（Reward Model）和策略優化（如 PPO）如何協同工作。雖然本書側重於基礎架構，但我們會明確指齣，理解 Transformer 的輸齣層和價值函數（Value Function）的錶示是成功應用 RLHF 的前提。 3.3 模型部署與量化：針對實際應用場景，介紹模型壓縮的幾種關鍵方法：知識蒸餾（Knowledge Distillation）：如何用更小的“學生”網絡模仿大型“教師”網絡的輸齣分布。後訓練量化（Post-Training Quantization, PTQ）：探討 INT8 或甚至 INT4 量化如何在保持可接受精度的前提下，大幅減少模型體積和推理延遲。目標讀者定位：本書假設讀者已經具備紮實的 Python 編程基礎，熟悉 PyTorch/TensorFlow 的基本操作，並對經典的捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）有一定的概念認知。本書的重點是從理論到實踐，深入挖掘當前最先進模型的“黑盒”內部機製，為讀者構建下一代 AI 係統提供堅實的架構知識和實現工具箱。它不是一本入門教材，而是一份通往深度學習前沿研究的精確路綫圖。

著者信息

作者簡介

洪錦魁

　　一位跨越電腦作業係統與科技時代的電腦專傢，著作等身的作傢。

　　DOS時代他的代錶作品是IBM PC組閤語言、C、C++、Pascal、資料結構。
　　Windows時代他的代錶作品是Windows Programming使用C、Visual Basic。
　　Internet時代他的代錶作品是網頁設計使用HTML。
　　大數據時代他的代錶作品是R語言邁嚮Big Data之路。
　　人工智慧時代他的代錶作品是機器學習基礎數/微積分 + Python實作。

　　作品曾被翻譯為簡體中文、馬來西亞文、英文，近年來作品則是在北京清華大學和颱灣深智同步發行：
　　1：C、Java、Python、C#、R最強入門邁嚮頂尖高手之路王者歸來
　　2：OpenCV影像創意邁嚮AI視覺王者歸來
　　3：Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來
　　4：演算法邏輯思維 + Python程式實作王者歸來
　　5：Python從2D到3D資料視覺化
　　6：網頁設計HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Maps王者歸來
　　7：機器學習彩色圖解 + 基礎數學、基礎微積分 + Python實作王者歸來
　　8：Excel完整學習、Excel函數庫、Excel VBA應用王者歸來
　　9：Python操作Excel最強入門邁嚮辦公室自動化之路王者歸來
　　10：Power BI最強入門 – AI視覺化+智慧決策+雲端分享王者歸來

　　他的多本著作皆曾登上天瓏、博客來、Momo電腦書類，各個時期暢銷排行榜第1名，他的著作最大的特色是，所有程式語法或是功能解說會依特性分類，同時以實用的程式範例做解說，不賣弄學問，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。

圖書目錄

第1 章機器學習基本觀念
1-1 人工智慧、機器學習、深度學習
1-2 認識機器學習
1-3 機器學習的種類
1-4 機器學習的應用範圍
1-5 深度學習

第2 章機器學習的基礎數學
2-1 用數字描繪事物
2-2 變數觀念
2-3 從變數到函數
2-4 等式運算的規則
2-5 代數運算的基本規則
2-6 用數學抽象化開餐廳的生存條件
2-7 基礎數學的結論

第3 章認識方程式/函數/座標圖形
3-1 認識方程式
3-2 方程式文字描述方法
3-3 一元一次方程式
3-4 函數
3-5 座標圖形分析
3-6 將線性函數應用在機器學習
3-7 二元函數到多元函數
3-8 Sympy 模組

第4 章從聯立方程式看機器學習的數學模型
4-1 數學觀念建立連接兩點的直線
4-2 機器學習使用聯立方程式推估數據
4-3 從2 條直線的交叉點推估科學數據
4-4 兩條直線垂直交叉

第5章從畢氏定理看機器學習
5-1 驗證畢氏定理
5-2 將畢氏定理應用在性嚮測試
5-3 將畢氏定理應用在三維空間
5-4 將畢氏定理應用在更高維的空間
5-5 電影分類
5-6 計算兩個嚮量的歐幾裏德距離

第6章聯立不等式與機器學習
6-1 聯立不等式與機器學習
6-2 再看聯立不等式的基本觀念
6-3 聯立不等式的線性規劃
6-4 Python 計算

第7 章機器學習需要知道的二次函數
7-1 二次函數的基礎數學
7-2 從一次到二次函數的實務
7-3 認識二次函數的係數
7-4 使用3 個點求解一元二次函數
7-5 二次函數的配方法
7-6 二次函數與解答區間

第8 章機器學習的最小平方法
8-1 最小平方法基本觀念
8-2 簡單的企業實例
8-3 機器學習建立含誤差值的線性方程式
8-4 Numpy 實作最小平方法
8-5 線性迴歸
8-6 實務應用

第9 章機器學習必須懂的集閤
9-1 使用Python 建立集閤
9-2 集閤的操作
9-3 子集、宇集與補集
9-4 加入與刪除集閤元素
9-5 冪集與Sympy 模組
9-6 笛卡兒積

第10 章機器學習必須懂的排列與組閤
10-1 排列基本觀念
10-2 有多少條迴傢路
10-3 排列組閤
10-4 階乘的觀念
10-5 重複排列
10-6 組閤

第11 章機器學習需要認識的機率
11-1 機率基本觀念
11-2 數學機率與統計機率
11-3 事件機率名稱
11-4 事件機率規則
11-5 抽獎的機率 – 加法與乘法綜閤應用
11-6 餘事件與乘法的綜閤應用
11-7 條件機率
11-8 貝氏定理
11-9 濛地卡羅模擬
11-10 Numpy 的隨機模組random

第12 章二項式定理
12-1 二項式的定義
12-2 二項式的幾何意義
12-3 二項式展開與規律性分析
12-4 找齣xn-kyk 項的係數
12-5 二項式的通式
12-6 二項式到多項式
12-7 二項分佈實驗
12-8 將二項式觀念應用在業務數據分析
12-9 二項式機率分佈Python 實作
12-10 Numpy 隨機數模組的binomial( ) 函數

第13 章指數觀念與指數函數
13-1 認識指數函數
13-2 指數運算的規則
13-3 指數函數的圖形

第14 章對數(logarithm)
14-1 認識對數函數
14-2 對數錶的功能
14-3 對數運算可以解決指數運算的問題
14-4 認識對數的特性
14-5 對數的運算規則與驗證

第15 章歐拉數與邏輯函數
15-1 歐拉數
15-2 邏輯函數
15-3 logit 函數
15-4 邏輯函數的應用

第16 章三角函數
16-1 直角三角形的邊長與夾角
16-2 三角函數的定義
16-3 計算三角形的麵積
16-4 角度與弧度
16-5 程式處理三角函數
16-6 從單位圓看三角函數
16-7 三角函數與機器學習的關係

第17 章基礎統計與大型運算子
17-1 母體與樣本
17-2 數據加總
17-3 數據分佈
17-4 數據中心指標
17-5 數據分散指標
17-6 符號運算規則與驗證
17-7 活用符號
17-8 迴歸分析
17-9 隨機函數的分佈

第18 章機器學習的嚮量
18-1 嚮量的基礎觀念
18-2 嚮量加法的規則
18-3 嚮量的長度
18-4 嚮量方程式
18-5 嚮量內積
18-6 皮爾遜相關係數
18-7 嚮量外積

第19 章機器學習的矩陣
19-1 矩陣的錶達方式
19-2 矩陣相加與相減
19-3 矩陣乘以實數
19-4 矩陣乘法
19-5 方形矩陣
19-6 單位矩陣
19-7 反矩陣
19-8 用反矩陣解聯立方程式
19-9 張量(Tensor)
19-10 轉置矩陣

第20 章嚮量、矩陣與多元線性迴歸
20-1 嚮量應用在線性迴歸
20-2 嚮量應用在多元線性迴歸
20-3 矩陣應用在多元線性迴歸
20-4 將截距放入矩陣
20-5 簡單的線性迴歸

第21 章三次函數迴歸麯線的程式實作
21-1 繪製數據的散點圖
21-2 三次函數的迴歸麯線模型
21-3 使用scikit-learn 模組評估迴歸模型
21-4 預測未來值
21-5 不適閤的三次函數迴歸數據

第22 章機器學習使用scikit-learn 入門
22-1 scikit-learn 的歷史
22-2 機器學習的數據集
22-3 scikit-learn 生成數據實作
22-4 scikit-learn 數據預處理
22-5 機器學習scikit-learn 入門
22-6 分類演算法 - 機器學習模型的性能評估
22-7 機器學習必需會的非數值資料轉換
22-8 機器學習演算法
22-9 使用隨機數據學習線性迴歸

第23 章線性迴歸 - 波士頓房價
23-1 從線性迴歸到多元線性迴歸
23-2 簡單資料測試
23-3 波士頓房價數據集
23-4 用Pandas 顯示與預處理數據
23-5 特徵選擇
23-6 使用最相關的特徵做房價預估
23-7 多項式迴歸
23-8 用所有特徵執行波士頓房價預估
23-9 殘差圖(Residual plot)
23-10 梯度下降迴歸SGDRegressor( )

第24 章邏輯迴歸 - 信用卡/葡萄酒/糖尿病
24-1 淺談線性迴歸的問題
24-2 邏輯迴歸觀念迴顧
24-3 邏輯迴歸模型基礎應用
24-4 颱灣信用卡持卡人數據集
24-5 葡萄酒數據
24-6 糖尿病數據

第25 章決策樹 – 葡萄酒/鐵達尼號/Telco/Retail
25-1 決策樹基本觀念
25-2 從天氣數據認識決策樹設計流程 - 分類應用
25-3 葡萄酒數據 - 分類應用
25-4 鐵達尼號- 分類應用
25-5 Telco 電信公司- 分類應用
25-6 Retail Data Analytics - 迴歸應用

第26 章隨機森林樹 – 波士頓房價/鐵達尼號/Telco/收入分析
26-1 隨機森林樹基本觀念
26-2 波士頓房價 - 迴歸應用
26-3 鐵達尼號 – 分類應用
26-4 Telco 客戶流失 – 分類應用
26-5 美國成年人收入分析 – 分類應用

第27 章 KNN 演算法 – 鳶尾花/小行星撞地球
27-1 KNN 演算法基礎觀念
27-2 電影推薦/ 足球射門 - 分類應用
27-3 房價計算/ 選舉準備香腸 – 迴歸應用
27-4 鳶尾花數據 - 分類應用
27-5 小行星撞地球 – 分類應用

第28 章支援嚮量機 – 鳶尾花/乳癌/汽車燃料
28-1 支援嚮量機的基礎觀念
28-2 支援嚮量機 - 分類應用的基礎實例
28-3 從2 維到3 維的超平麵
28-4 認識核函數
28-5 鳶尾花數據 - 分類應用
28-6 乳癌數據 - 分類應用
28-7 支援嚮量機 – 迴歸應用的基礎實例
28-8 汽車燃耗效率數據集 - 迴歸分析

第29 章單純貝式分類 – 垃圾郵件/新聞分類/電影評論
29-1 單純貝式分類原理
29-2 詞頻嚮量模組CountVerctorizer
29-3 多項式單純貝式模組 - MultinomialNB
29-4 垃圾郵件分類 – Spambase 數據集
29-5 新聞郵件分類 – 新聞數據集20newsgroups
29-6 情感分析 – 電影評論IMDB Dataset 分析
29-7 單純貝式分類於中文的應用
29-8 今日頭條數據集

第30 章集成機器學習 – 蘑菇/ 醫療保險/玻璃/加州房價
30-1 集成學習的基本觀念
30-2 集成學習 - 投票法Voting (鳶尾花/波士頓房價)
30-3 集成學習 - 裝袋法Bagging (蘑菇/醫療保險)
30-4 集成學習 - 提升法AdaBoost(糖尿病/波士頓房價)
30-5 集成學習 - 提升法Gradient Boosting(玻璃/加州房價)
30-6 集成學習 – 堆疊法Stacking(信用卡違約/房價預估)

第31 章 K-means 分群 – 購物中心消費/葡萄酒評價
31-1 認識無監督學習
31-2 K-means 演算法
31-3 scikit-learn 的KMeans 模組
31-4 評估分群的效能
31-5 最佳群集數量
31-6 消費分析 - 購物中心客戶消費數據
31-7 價格 vs 評價 - 葡萄酒Wine Reviews

第32 章 PCA 主成份分析 – 手寫數字/人臉數據
32-1 PCA 基本觀念
32-2 鳶尾花數據的PCA 應用
32-3 數字辨識 - 手寫數字digits dataset
32-4 人臉辨識 – 人臉數據Labeled Faces in the Wild

第33 章階層式分層 – 小麥數據/老實泉
33-1 認識階層式分群
33-2 凝聚型(Agglomerative) 分群
33-3 小麥數據集Seeds dataset
33-4 老實泉數據Old Faithful Geyser Data

第34 章 DBSCAN 演算法 – 購物中心客戶分析
34-1 DBSCAN 演算法
34-2 scikit-learn 的DBSCAN 模組
34-3 消費分析 - 購物中心客戶消費數據

第35 章語音辨識
35-1 語音轉文字
35-2 文字轉語音

附錄A 函數與方法索引錶
附錄B 電子書 - 本書程式實例彩色執行結果圖錶

圖書序言

ISBN：9786267273784
規格：平裝 / 840頁 / 17 x 23 x 3.8 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
齣版地：颱灣

本書分類：電腦資訊> 概論/科技趨勢> 人工智慧/機器學習

圖書試讀

序

　　AI 時代來瞭，機器學習成為當今的顯學。過去閱讀機器學習的相關書籍，最常看到的是艱澀難懂的數學推導公式，對於許多讀者而言可能是很好的催眠劑，至少對筆者而言是如此。因此，筆者撰寫這本書的初衷是：

　　● 機器學習的知識，用最白話的方式，讓大傢可以輕鬆看得懂，學得會。
　　● 理論解說，搭配實際案例探討，讓讀者可以徹底瞭解理論與實務。

　　和許多機器學習領域的專傢討論，大傢一緻認同，一本好的機器學習書籍必須有下列特色：

　　● 作者應該時時刻刻用最白話解釋數學原理或演算法，讓讀者以最簡單的方式學會機器學習。
　　● 從機器學習有關基礎數學說起，同時輔助圖錶與程式實例解說。
　　● 用圖錶與程式實例解說基礎統計觀念。
　　● 說明基礎機率與貝式理論，用程式將理論化為實作。
　　● 解說機器學習有關的 scikit-learn 方法，同時用簡單數據理解此方法。
　　● 從簡單的數據開始說明機器學習的演算法。
　　● 實用的程式碼範例，理論知識與實際應用之間可能有巨大的差異，一本好的書應該提供一些程式碼範例，讓讀者能理解如何將這些理論知識轉化為實際的程式碼。
　　● 針對問題的策略與技巧，除瞭基礎理論和程式碼範例外，一本好的書應該能提供一些針對特定問題的策略和技巧，例如特徵選擇、模型選擇、超參數調整等。
　　● 實際案例分析，實際的案例能讓讀者理解如何在現實世界中應用機器學習，書籍應該包含一些真實世界的案例分析，來說明如何應用這些理論知識和技巧。

　　撰寫本書時，筆者時時刻刻將上述特色放在內心，最後則呈現這本應該是目前中文書籍機器學習領域最完整的著作。全書內容有35章，前麵21章是基礎數學、統計、機率相關知識。第22 ~ 34章是用scikit-learn為基礎，介紹機器學習演算法的觀念，以及真實案例分析。第35章則是以現成的模組，介紹語音辨識，讀者可以學會如何讀取語音輸入，或是將文字轉成語音。全書有約416個Python程式實例，讀者可以由本書內容，瞭解下列與機器學習有關的基礎數學、機率、統計知識：
　
　　● 方程式與函數
　　● 一元函數到多元函數
　　● 最小平方法
　　● 基礎統計
　　● 機率與單純貝式理論
　　● 指數與對數
　　● logit 函數與 logis􀆟c 函數
　　● 嚮量與矩陣
　　● 二次函數、三次函數與多項式函數

　　當讀者有瞭上述知識後，筆者從簡單的實例開始介紹下列機器學習的演算法，每一種演算法皆是從基礎數據開始解說，然後跨入真實數據，解說應該如何將演算法應用到真實案例環境：

　　● 線性迴歸 – 波士頓房價
　　● 邏輯迴歸 – 信用卡 / 葡萄酒 / 糖尿病
　　● 決策樹 – 葡萄酒 / 鐵達尼號 /Telco/Retail
　　● 隨機森林樹 – 波士頓房價 / 鐵達尼號 /Telco/ 收入分析
　　● KNN 演算法 – 電影推薦 / 足球射門 / 鳶尾花 / 小行星撞地球
　　● 支援嚮量機 – 鳶尾花 / 乳癌 / 汽車燃料
　　● 單純貝式分類 – 垃圾郵件 / 中英文的新聞分類 / 情感分析 / 電影評論
　　● 集成機器學習 – 蘑菇 / 醫療保險 / 玻璃 / 加州房價
　　● K-means 分群 – 購物中心消費 / 葡萄酒評價
　　● PCA 主成分分析 – 手寫數字 / 人臉數據
　　● 階層式分群 – 小麥數據 / 老實泉
　　● DBSCAN 演算法 – 購物中心客戶分析

　　在講解上述演算法時，筆者同時介紹下列機器學習應該知道的知識：
　　● 特徵選擇
　　● 用直方圖瞭解特徵分佈
　　● 用箱型圖瞭解異常值
　　● 數據預處理
　　● 殘差圖 (Residual plot)
　　● 機器學習性能評估
　　● 數據洩漏 (Data leakage)
　　● 繪製決策樹圖 (Decision tree map)
　　● 可視化熱力圖 (Heat map)
　　● 決策邊界 (Decision Boundary)
　　● 增加數據維度與超平麵
　　● 交叉驗證 (Cross-valida􀆟on)
　　● 泛化能力 (Generaliza􀆟on Ability)
　　● 過擬閤 (overfi􀆫ng)
　　● 欠擬閤 (underfi􀆫ng)
　　● 弱學習器 (Weaks learners)
　　● 強學習器 (Strong learners)
　　● 學習模型 (base learner)

　　本書最後一章，介紹瞭熱門的AI 主題「語音辨識」，從本章內容讀者可以學會下列知識：
　　● 語音轉文字
　　● 文字轉語音

　　這本書雖然沒有專門章節介紹機器學習必須會的繪圖知識matplotlib、seaborn，數據預處理numpy、pandas，但是每個程式在解說時，筆者已經用文字和程式實例講解瞭這方麵的相關知識，無形中讀者就可以學會這方麵的知識。

　　感謝好友銘傳大學前研發長、統計係係主任，張慶暉博士，協助本書校對工作。寫過許多的電腦書著作，本書沿襲筆者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者隻要遵循本書內容，必定可以在最短時間，精通使用Python 設計機器學習相關應用的知識。編著本書雖力求完美，但是學經歷不足，謬誤難免，尚祈讀者不吝指正。

　　洪錦魁2023-07-30
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用户评价

评分☆☆☆☆☆

最令我感到震撼的是它對於“真實數據專案實作”這一部分的編排。很多號稱“實戰”的書籍，最後給齣的代碼和案例往往脫離實際應用場景，要麼過於簡單，要麼就是照搬經典數據集，缺乏新意。但這本書不同，它似乎真的從工業界或科研領域中挑選瞭一些具有挑戰性和代錶性的數據集，並且完整地展示瞭從數據清洗、特徵工程到模型選擇和結果解釋的全過程。這種不迴避“髒數據”和實際操作中遇到的各種棘手問題的態度，纔是真正有價值的。它教會我的不僅僅是運行某一個算法的API調用，而是如何像一個真正的工程師那樣去思考和解決問題——數據質量如何影響決策，參數調優背後的數學邏輯是什麼。這種全流程的指導，遠比零散的知識點堆砌要來得實在和有力得多，讓人有一種“學以緻用”的踏實感。

评分☆☆☆☆☆

當我真正翻開內頁時，那種清晰度和排版的精緻度再次讓我感到驚喜。紙張的質感非常棒，閱讀起來眼睛一點也不纍，即便是長時間沉浸在復雜的公式和代碼示例中，舒適度也保持得很好。細節決定成敗，這本書的作者顯然在這一點上投入瞭極大的心力。很多技術書籍在圖錶和公式的呈現上常常顯得擁擠不堪，邏輯綫索容易斷裂，但這裏不同，每一個圖錶都經過瞭精心布局，綫條的粗細、標注的位置都拿捏得恰到好處。特彆是那些用來解釋抽象概念的插圖，它們的設計思路非常貼閤初學者的認知習慣，往往能用一個直觀的幾何圖形瞬間點亮腦海中模糊的理解。這種對視覺學習者的友好程度，是很多純理論書籍望塵莫及的。它不僅僅是在“教”你知識，更像是在“引導”你一步步走嚮那個知識的殿堂，每一步都走得平穩而堅實，讓人由衷佩服編排者的功力。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是一次視覺的盛宴，色彩搭配得極為大膽而又不失專業感。那種深邃的藍色背景，搭配著充滿科技感的綫條和字體，立刻就抓住瞭我的眼球。我一直覺得，一本技術類的書籍，如果封麵能做到既吸引人又有內涵，那它在傳達信息時就已經成功瞭一半。這本書在這方麵做得非常齣色，它沒有采用那種韆篇一律的教科書式排版，而是通過一些抽象的數學符號和圖錶的巧妙融閤，暗示瞭其內容的深度與廣度。僅僅是看著封麵，我就能感覺到一股撲麵而來的“硬核”氣息，仿佛已經預示著接下來的閱讀過程將是一場充滿挑戰但又收獲滿滿的智力探險。它成功地在“入門”和“王者歸來”這兩個看似矛盾的詞語之間找到瞭一個完美的平衡點，讓人既感到親切友好，又對其中蘊含的強大知識體係充滿瞭敬畏感。這種設計上的匠心獨到，無疑為這本書贏得瞭極高的第一印象分，讓原本還在猶豫是否要深入學習復雜概念的我，立刻下定瞭決心要一探究竟。

评分☆☆☆☆☆

這本書在邏輯結構的構建上體現齣極強的章法和遞進關係，它絕不是簡單的知識點的羅列。從最基礎的綫性代數和微積分概念作為基石，逐步搭建起概率論的宏偉框架，再到統計推斷如何服務於機器學習模型的構建，每一步的過渡都銜接得天衣無縫，仿佛是按照人類認知學習麯綫精心設計的路徑圖。這種結構上的嚴謹性，讓讀者在迴顧知識點時，能夠清晰地看到各個模塊之間的依賴關係，而不是孤立地記憶公式。它強迫你建立一個完整的知識體係，而非碎片化的知識點集閤。這種由淺入深、環環相扣的敘事方式，讓整個學習過程充滿瞭發現和連接的樂趣，真正做到瞭從“知道”到“理解”再到“掌握”的蛻變，對於想要係統性掌握機器學習底層邏輯的人來說，這套結構堪稱範本。

评分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格，說實話，非常接地氣，讀起來完全沒有傳統學術著作那種高高在上的距離感。作者仿佛坐在我對麵，用一種既嚴謹又不失幽默感的語氣，娓娓道來那些原本聽起來令人頭大的數學原理。尤其是在處理那些最容易讓人打退堂鼓的概率論和統計學部分時，作者總能找到一些生活化的例子來類比，比如用擲骰子或者彩票中奬的概率來解釋復雜的貝葉斯定理，這極大地降低瞭入門的心理門檻。我過去在其他地方學習這些概念時，常常因為晦澀的術語而感到挫敗，但在這本書裏，每當我覺得即將要迷失方嚮時，總能看到一句簡潔有力的總結或者一個精闢的比喻，像一盞明燈把我從迷霧中拉齣來。這種將高深學問“口語化”的能力，絕對是作者多年教學經驗的沉澱，功力深厚，非同一般。