Python機器學習(Python Machine Learning)～推薦！

作者：Sebastian Raschka
譯者：劉立民,吳建華
出版社：博碩
出版日期：2016/09/15
語言：繁體中文

定價：580元

ISBN：9789864341405
叢書系列：單行本
規格：平裝/432頁/17x23cm/普通級/單色印刷/初版
出版地：台灣
本書分類：電腦資訊>程式設計>其他

【Author】作者/繪者/著者/譯者

作者簡介

Sebastian Raschka

　　Sebastian Raschka 為密西根州立大學博士生。

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【Introduction】簡介/書評/特色/摘要

　　Python Machine Learning

　　「機器學習」（machine learning）已是一門改變資料分析方式的重要學科，而本書將引領你進入預測性分析的世界，透過在科學領域已應用得相當廣泛的 Python 程式語言進行實作。

　　藉由本書，可以幫助你對資料分析的方式做出最佳決策，或是用於提昇機器學習系統的效能。內容包含 scikit-learn、Theano 及 Keras 等一系列強大的 Python 函式庫，並為情緒分析、類神經網路等議題提供指引與訣竅。綜合本書所學知識後，便能夠為你的組織或研究提供最佳解答。

　　你能夠從本書學習到
　　•探索各種不同的機器學習模型，為你的需求提供多種解決方案。
　　•利用 Theano 與 Keras 建構類神經網路運算。
　　•撰寫清晰、優雅的 Python 程式碼，使演算法效益最大化。
　　•將機器學習模型嵌入於 Web 應用程式之中。
　　•透過迴歸分析來預測連續性目標的結果。
　　•藉由集群分析發掘隱藏的資料模式與結構。
　　•利用高效率的預處理技術來組織資料，並應用最佳實踐來評估機器學習模型。
　　•深入探索文字資料及社群媒體資料以實現情緒分析。

　　適用讀者
　　期望運用 Python 程式語言，從大量資料中取得重要資訊之人士。無論是初次踏入資料科學的領域，還是已具備相關經驗，本書都可作為實用的重點參考資源。

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【Table of Contents】目錄/大綱/內容概要

•01 賦予電腦從數據中學習的能力
•02 訓練機器學習的分類演算法
•03 使用 scikit-learn 巡覽機器學習分類器
•04 建構良好的訓練數據集——數據預處理
•05 降維來壓縮數據
•06 學習模型評估和超參數調校的最佳實作
•07 結合不同模型來做整體學習
•08 將機器學習應用於情緒分析
•09 在 Web 應用程式上嵌入機器學習模型
•10 以迴歸分析預測連續目標變量
•11 使用未標記的數據——集群分析
•12 訓練類神經網路來做圖形識別
•13 以 Theano 平行化地訓練類神經網路

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ISBN：9789864341405
叢書系列：單行本
規格：平裝/432頁/17x23cm/普通級/單色印刷/初版
出版地：台灣
本書分類：電腦資訊>程式設計>其他

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