圖解機器學習與資料科學的數學基礎|使用Python
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- 作者: 松田雄馬、露木宏志、千葉彌平 追蹤 ? 追蹤作者後,您會在第一時間收到作者新書通知。
- 譯者:許郁文
- 出版社: 碁峰資訊 追蹤 ? 追蹤出版社後,您會在第一時間收到出版社新書通知。
- 出版日:2022/06/29
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內容簡介
搞懂不會背叛你的數學,進一步提升你的程式功力!
本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識,並告訴你如何將其轉換為程式碼,除了可以吸收關於數學的知識之外,也能立即運用在工作上。
透過機率統計的學習,了解如何改善業務流程
本書將AI與資料科學的相關數學知識分成四大篇,第一篇的「機率統計、機器學習篇」介紹的是了解工作情況,篩選出必要資訊的流程,以及位於這個流程背後的機率統計、機器學習的數學知識。能掌握工作情況就能知道該如何改善相關業務,也能進一步觀察未來的變化。
了解最佳化的步驟,學會職場所需的最佳化流程
第二篇「數理最佳化篇」介紹最佳化業務的流程,以及解決業務問題的方法。要最佳化業務,就必須先了解哪些部分需要改善效率,換言之,最佳化的重點在於找出問題。了解最佳化的步驟與問題的種類,就能學會工作職場所需的最佳化流程。
透過預測病毒的傳播模式,了解相關的數學理論
第三篇「數值模擬篇」則以傳染染病的傳播為主題,學習預測這類傳播模式的微分。只要了解微分,就能了解病毒的傳播模式,也能利用動畫說明傳播模式與製作出臨場感十足的簡報。最後的「深度學習篇」則會先說明近年來發展神速的深度學習技術原理,再說明這些原因都於哪些技術或職場應用。
來自讀者的讚譽
「這是我買過最實用的書」
「這本書可以讓你知道如何將數學應用在現實世界的工作之中」
「這本書拯救了文科出身,在工作上又不得不面對數學的我」
本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識,並告訴你如何將其轉換為程式碼,除了可以吸收關於數學的知識之外,也能立即運用在工作上。
透過機率統計的學習,了解如何改善業務流程
本書將AI與資料科學的相關數學知識分成四大篇,第一篇的「機率統計、機器學習篇」介紹的是了解工作情況,篩選出必要資訊的流程,以及位於這個流程背後的機率統計、機器學習的數學知識。能掌握工作情況就能知道該如何改善相關業務,也能進一步觀察未來的變化。
了解最佳化的步驟,學會職場所需的最佳化流程
第二篇「數理最佳化篇」介紹最佳化業務的流程,以及解決業務問題的方法。要最佳化業務,就必須先了解哪些部分需要改善效率,換言之,最佳化的重點在於找出問題。了解最佳化的步驟與問題的種類,就能學會工作職場所需的最佳化流程。
透過預測病毒的傳播模式,了解相關的數學理論
第三篇「數值模擬篇」則以傳染染病的傳播為主題,學習預測這類傳播模式的微分。只要了解微分,就能了解病毒的傳播模式,也能利用動畫說明傳播模式與製作出臨場感十足的簡報。最後的「深度學習篇」則會先說明近年來發展神速的深度學習技術原理,再說明這些原因都於哪些技術或職場應用。
來自讀者的讚譽
「這是我買過最實用的書」
「這本書可以讓你知道如何將數學應用在現實世界的工作之中」
「這本書拯救了文科出身,在工作上又不得不面對數學的我」
目錄
序章|設定 Python開發環境
第一篇機率統計、機器學習篇
第1章|取得資料之後的第一件事
第2章|試著利用機器學習進行分析
第3章|推測必需的資料筆數
第二篇 數理最佳化篇
第4章|透過最佳路徑規劃問題,了解解決最佳化問題的方法
第5章|透過排班問題了解最佳化問題的全貌
第三篇 數値模擬篇
第6章|試著預測傳染病的影響
第7章|試著透過動畫模擬人類的行為
第四篇 深度學習篇
第8章|了解深度學習辨識影像的方法
第9章|了解深度學習處理時間序列資料的機制
第10章|了解以深度學習進行的圖片處理與語言處理
Appendix 程式設計與數學之間的橋梁
Appendix 1|利用公式了解常態分佈
Appendix 2|微分方程式差分法造成的誤差與泰勒展開式
Appendix 3|非線性最佳化的機械學習/深度學習的迴歸/分類
第一篇機率統計、機器學習篇
第1章|取得資料之後的第一件事
第2章|試著利用機器學習進行分析
第3章|推測必需的資料筆數
第二篇 數理最佳化篇
第4章|透過最佳路徑規劃問題,了解解決最佳化問題的方法
第5章|透過排班問題了解最佳化問題的全貌
第三篇 數値模擬篇
第6章|試著預測傳染病的影響
第7章|試著透過動畫模擬人類的行為
第四篇 深度學習篇
第8章|了解深度學習辨識影像的方法
第9章|了解深度學習處理時間序列資料的機制
第10章|了解以深度學習進行的圖片處理與語言處理
Appendix 程式設計與數學之間的橋梁
Appendix 1|利用公式了解常態分佈
Appendix 2|微分方程式差分法造成的誤差與泰勒展開式
Appendix 3|非線性最佳化的機械學習/深度學習的迴歸/分類
序/導讀
序
運用數學知識改善業務流程
現代已是AI/資料科學普及,熟悉機器學習這類尖端技術的工程師能夠大展身手的時代,而工程師與上班族是否具備這些技術背後的數學知識,工作表現也將有明顯的落差。若具備這類數學知識,不僅可使用函式庫這類工具,有時還可自行開發需要的工具,也能知道該如何改善業務流程或是改革業務內容。
雖然工程師或上班族若是了解數學,將可增加自己的可塑性,但是閱讀解說數學的專業書籍,也不見得就能有助於工作。數學專業書籍之所以艱深,主要分成兩大理由:
.一堆困難的公式,讓人望之卻步
.再怎麼詳盡的解說也讓人無法了解公式的內容
透過簡單的程式邊做邊學,就能了解所需的數學知識
其實工程師與上班族所需的數學都可以直覺地學會,不需要學習一堆公式,但大部分的人都認為解說數學的時候「需要公式」,而為了解說艱深的公式,數學專業書籍才會厚厚一本。一看到那麼厚的一本書,讀者往往會被勸退,不然就是讀到最後,也不知道該如何使用數學。
利用圖解取代公式,無障礙地吸收數學的知識
本書要利用圖解取代公式,讓各位讀者更能直覺吸收數學的知識,也要透過簡單的程式讓讀者邊做邊學,直到學會需要的知識為止。其實要了解數學,不一定非得透過公式說明。要想掌握數學的一個知識點,可先掌握這個知識點的用途,之後再試著透過圖案或圖表直覺地了解這個知識點,最後再試著使用這項數學知識,這也是學會數學所需的步驟。大家可一邊預設自己會在哪些工作場合使用這些數學知識,再透過圖解或程式按部就班了解所需的數學知識。
只要能了解數學的原理,就能了解機器學習的系統運作原理
本書使用的程式語言是Python,但就算是沒有Python的知識,或是毫無程式設計背景知識的上班族,都可藉由「試著執行本書的程式」,掌握本書介紹的數學知識。不管是要了解數學,還是要撰寫程式,重點在於「先試著動手做做看」,而不是從零開始撰寫程式碼。執行程式,確認結果之後,粗略了解程式的執行內容與架構,這才是透過程式了解數學的第一步,也是最重要的一步。雖然只是粗淺的了解,但只要能了解數學的原理,就能了解機器學習的系統運作原理,也就能發現機器學習系統的問題,或是在利用多種系統解決工作問題的時候,能自行決定該使用哪些數學原理。一旦了解上述的系統與原理,就能了解數學或程式設計這類專業書籍的定位,還能進一步強化相關知識。閱讀本書可更直覺地了解數學,進一步擴張工程學的可能性。
運用數學知識改善業務流程
現代已是AI/資料科學普及,熟悉機器學習這類尖端技術的工程師能夠大展身手的時代,而工程師與上班族是否具備這些技術背後的數學知識,工作表現也將有明顯的落差。若具備這類數學知識,不僅可使用函式庫這類工具,有時還可自行開發需要的工具,也能知道該如何改善業務流程或是改革業務內容。
雖然工程師或上班族若是了解數學,將可增加自己的可塑性,但是閱讀解說數學的專業書籍,也不見得就能有助於工作。數學專業書籍之所以艱深,主要分成兩大理由:
.一堆困難的公式,讓人望之卻步
.再怎麼詳盡的解說也讓人無法了解公式的內容
透過簡單的程式邊做邊學,就能了解所需的數學知識
其實工程師與上班族所需的數學都可以直覺地學會,不需要學習一堆公式,但大部分的人都認為解說數學的時候「需要公式」,而為了解說艱深的公式,數學專業書籍才會厚厚一本。一看到那麼厚的一本書,讀者往往會被勸退,不然就是讀到最後,也不知道該如何使用數學。
利用圖解取代公式,無障礙地吸收數學的知識
本書要利用圖解取代公式,讓各位讀者更能直覺吸收數學的知識,也要透過簡單的程式讓讀者邊做邊學,直到學會需要的知識為止。其實要了解數學,不一定非得透過公式說明。要想掌握數學的一個知識點,可先掌握這個知識點的用途,之後再試著透過圖案或圖表直覺地了解這個知識點,最後再試著使用這項數學知識,這也是學會數學所需的步驟。大家可一邊預設自己會在哪些工作場合使用這些數學知識,再透過圖解或程式按部就班了解所需的數學知識。
只要能了解數學的原理,就能了解機器學習的系統運作原理
本書使用的程式語言是Python,但就算是沒有Python的知識,或是毫無程式設計背景知識的上班族,都可藉由「試著執行本書的程式」,掌握本書介紹的數學知識。不管是要了解數學,還是要撰寫程式,重點在於「先試著動手做做看」,而不是從零開始撰寫程式碼。執行程式,確認結果之後,粗略了解程式的執行內容與架構,這才是透過程式了解數學的第一步,也是最重要的一步。雖然只是粗淺的了解,但只要能了解數學的原理,就能了解機器學習的系統運作原理,也就能發現機器學習系統的問題,或是在利用多種系統解決工作問題的時候,能自行決定該使用哪些數學原理。一旦了解上述的系統與原理,就能了解數學或程式設計這類專業書籍的定位,還能進一步強化相關知識。閱讀本書可更直覺地了解數學,進一步擴張工程學的可能性。
訂購/退換貨須知
退換貨須知:
**提醒您,鑑賞期不等於試用期,退回商品須為全新狀態**
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依據「消費者保護法」第19條及行政院消費者保護處公告之「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」,以下商品購買後,除商品本身有瑕疵外,將不提供7天的猶豫期:
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮食品)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(客製化商品)
- 報紙、期刊或雜誌。(含MOOK、外文雜誌)
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務,經消費者事先同意始提供。(如:電子書、電子雜誌、下載版軟體、虛擬商品…等)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、刮鬍刀、除毛刀…等)
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