客服公告:9/18~9/21中秋連續假期,客服中心服務時間暨出貨相關訊息詳情

  • 今日66折
  • 天天BUY
假日書店_中秋連假

世界第一簡單機器學習

マンガでわかる機械学習

  • 定價:320
  • 優惠價:79253
  • 優惠期限:2021年10月28日止
  • 使用購物金最高可抵100詳情
  • 運送方式:
  • 臺灣與離島
  • 海外
  • 可配送點:台灣、蘭嶼、綠島、澎湖、金門、馬祖
  • 可取貨點:台灣、蘭嶼、綠島、澎湖、金門、馬祖
載入中...
  • 分享

優惠組合

 

內容簡介

適合研究者、工程師,
資訊、金融、教育、醫療業未來發展必需的參考指標,
在人工智慧研發、醫學診斷和機器人區域大展身手的第一本書!

  涉及大量統計學理論,
  讓人工智慧「自動學習」的演算法,
  就是應用於電腦視覺、資料探勘、證券試場分析的機器學習。
  搜尋引擎、語音及手寫辨識、戰略遊戲也能看到它的蹤跡。
  透過預測、判斷、評估、排序,提高準確率!
  打好機器學習基礎,工作從此事半功倍!

好評推薦

  日本讀者好評推薦

  真的很好懂。雖然需要有線性代數和偏微分的底子,但不需要實際計算,只要看懂基本概念就行了。書中有豐富的圖片和親切的說明,讓讀者容易吸收,非常推薦!──Masaru Kamata

  是一本適合初學者的書。就連沒有機械學習知識的我也能理解整體概念。書末附上的索引在深入查詢時非常好用。漫畫部分鮮活的角色和情節也將內容的難度降低了。推薦給想了解機械學習的人。──JyunJyun

  巧妙地將漫畫和工作書結合,讓人一讀就停不下來了。最大的優點是有附數學解說,也有舉出現實中的應用範例,讓讀者了解能應用的場合和方式。Q&A的部分能激發思考,加深理解。我會推薦這本書給學生看。──Танечка

 
 

作者介紹

作者簡介

荒木 雅弘


  1998年取得(工學)博士學位(京都大學)。
  1999年曾任京都工藝纖維大學工藝學系助理教授。
  2007年起任職京都工藝纖維大學工藝科學研究科副教授。

  〈著作〉
  《語音對話系統》(合著,歐姆社)
  《用免費軟體建構語音辨識系統 從模式辨識、基本機器學習到對話系統》(森北出版)
  《用免費軟體學習語意網與相關互動》(森北出版)
  《用免費軟體開始機器學習入門》(森北出版)
  《圖解語音辨識》(講談社)

審訂者簡介

張智星


  現職:台灣大學資訊系教授、台大醫院資訊室主任、台大金融科技研究中心主任
  學歷:美國加州大學柏克萊分校 電機電腦系 博士
  經歷:工研院資通所顧問
  授課科目:資料結構與演算法、科學計算、金融科技導論、音樂訊號分析與檢索、人工智慧及深度機器學習之生醫藥產業應用
  研究領域:語音辨識與評分、音樂分析與檢索、精準尋與行銷、醫療大數據分析

譯者簡介

衛宮紘


  清華大學原子科學院學士班畢。現為自由譯者。譯作有《上司完全使用手冊》(東販)、《超慢跑入門》(商周)、《男人懂了這些更成功》(潮客風)、《世界第一簡單電力系統》(世茂)……等。賜教信箱:emiyahiro@hotmail.com.tw
 
 

目錄

序    

序章 請教我機器學習!    
紗耶香的房間① 紗耶香與女高中生小愛    

第1章 怎麼做迴歸?    
1.1 預測數據的困難    
1.2 從解釋變數求目標變數    
1.3 求線性迴歸函數    
1.4 正規化的效果    
紗耶香的房間② 數學的複習1    

第2章 怎麼進行識別?    
2.1 整理資料    
2.2 由資料預測類別    
2.3 邏輯識別    
2.4 決策樹的識別    
紗耶香的房間③ 數學的複習②    

第3章 評估結果    
3.1 要用測試資料評估才有意義    
3.2 訓練資料、檢驗資料、評估資料    
3.3 交叉驗證法    
3.4 準確率、精確率、召回率、F值    
紗耶香的房間④ 數學的複習③    

第4章 深度學習    
4.1 神經網路    
4.2 反向傳播法訓練    
4.3 挑戰深度學習    
4.3.1 深度神經網路的問題點    
4.3.2 多層訓練上的技巧 1事前訓練法    
4.3.3 多層訓練上的技巧 ②激活函數    
4.3.4 多層訓練上的技巧 ③規避過度學習    
4.3.5 結構特化的神經網路
紗耶香的房間⑤ 數學的複習④    

第5章 整體學習    
5.1 裝袋法    
5.2 隨機森林    
5.3 提升法    
紗耶香的房間⑥ 數學的複習⑤    

第6章 非監督式學習    
6.1 集群分析    
6.1.1 階層式集群分析    
6.1.2 分割式集群分析    
6.2 矩陣分解    
紗耶香的房間⑦ 數學的複習⑥    

結尾    
索引    


 
 



  本書會舉出幾項機器學習中較具代表性的手法,並盡可能簡單解說其概要,預設的讀者為具備大一程度數學知識的機器學習初學者。如果自身對數學式不太熟悉的話,可翻閱各章後面的數學相關說明,大致掌握這些數學式的用處即可。

  本書在內容的安排上,一開始會先設定問題,接著舉出解決該問題的方式,再對各機器學習手法進一步說明。各章設定的問題與解決手法如下:

  章節  問題  手法
  1  預測活動參加人數  線性迴歸
  2  判斷糖尿病高危險群  邏輯識別、決策樹
  3  評估訓練成果  分割學習法、交叉驗證法
  4  排行葡萄的等級  卷積神經網路
  5  判斷糖尿病高危險群(再挑戰)  整體學習
  6  推薦相關活動  集群分析、矩陣分解

  各章所介紹的手法僅為粗淺內容,想要實際運用這些手法,建議先深入理解相關的專業參考書後,再來嘗試挑戰。

  最後,我想感謝給予這次執筆機會的歐姆社股份有限公司,也要向渡真加奈老師與Verte股份有限公司的同仁表達最深的謝意,感謝您們將我的拙劣原稿改編成如此生動活潑的漫畫故事。

 
 

詳細資料

  • ISBN:9789578799707
  • 叢書系列:科學視界
  • 規格:平裝 / 224頁 / 14.8 x 21 x 1.29 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

紗耶香的房間1 紗耶香與女高中生小愛
 
紗:好久不見,小愛。上次碰面是在爺爺家吧?
 
愛:對啊,那個時候表姊妹都在嘛。
 
話說回來,紗耶姊,今天怎麼了嗎?
 
紗:今天……大學的學弟來請教機器學習,我就幫他稍微上了一下課,但不曉得他是不是真的聽懂……
 
我記得小愛在高中選擇理工組,所以想聽聽妳的看法。
 
愛:機器學習是指AI嗎?機器的智能,感覺好像很難。
 
紗:不過,機器學習的本質是根據資料建立數學模型,再由電腦來驅動這個模型唷。這個數學模型的基礎部分,大概高中生應該理解才對。
 
愛:我是有在天文部編寫過觀測用的程式,數學也是喜歡的科目,只有這些知識能夠理解嗎?
 
紗:小愛的話,沒問題的。
 
第一次上課講了迴歸問題,妳能聽聽看嗎?
 
愛:好吧。我就來聽聽這個困難的東西!
 
紗耶香的房間2 數學的複習-1

 
紗:小愛到哪邊能夠聽懂?
 
愛:出現好多向量、矩陣耶。向量是用括號括住一排數字,二維向量是(a,b)、三維向量是(a,b,c),但 維向量我就不太清楚了……
 
紗: 在4以上後,無法想像該空間,的確會覺得比較難懂。不過,我們不用勉強想像空間,可簡單看作是許多數字排在一塊就行了。
 
愛:數字縱向排成的列向量有什麼意義嗎?
 
紗:沒有特別的意義,但這邊在排列複數特徵時,約定俗成會排成縱方向。機器學習會很常遇到矩陣和向量的乘法計算,矩陣從左側乘上列向量時,可用矩陣的積來表示矩陣的合成,相當便利。
 
愛:高中沒有教矩陣……。
 
紗:嗯……矩陣可以想成是數字排成四角型。
 
紗:雖然行列的定義在有些國家相反,但日本數學的定義是橫方向為行、縱方向為列。我是以行列漢字「右半部」兩條線的方向來記憶唷。
 
愛:原來如此!
 
紗:舉例來說,行方向有兩個數字、列方向有兩個數字,會稱為2行2列的矩陣。矩陣的加法是相加相同位置的數字,但乘法就比較麻煩了。
 
紗:相乘後矩陣第n行第m列的數值,是取出前面矩陣的第 行和後面矩陣的第m列,依行列數字出現的先後順序相乘,再把各乘積相加起來求得。
 
愛:這樣的話,如果前面矩陣的列數和後面矩陣的行數不同,就沒有辦法做乘法。

最近瀏覽商品

 

相關活動

  • 常常道歉後又吵起來?主動道歉對方還是生氣?—【5分鐘閱讀計畫】:EP21《如果那時候,好好說了「對不起」》
 

購物說明

若您具有法人身份為常態性且大量購書者,或有特殊作業需求,建議您可洽詢「企業採購」。 

退換貨說明 

會員所購買的商品均享有到貨十天的猶豫期(含例假日)。退回之商品必須於猶豫期內寄回。 

辦理退換貨時,商品必須是全新狀態與完整包裝(請注意保持商品本體、配件、贈品、保證書、原廠包裝及所有附隨文件或資料的完整性,切勿缺漏任何配件或損毀原廠外盒)。退回商品無法回復原狀者,恐將影響退貨權益或需負擔部分費用。 

訂購本商品前請務必詳閱商品退換貨原則 

  • 國小參考書
  • 商業周刊暢銷展
  • 大雁全書系

訂閱電子報

想獲得最新商品資訊,請訂閱免費電子報