序
近幾年每當無法入眠時,只要拿起人工智慧、機器學習或深度學習的書籍,看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉,這些書籍成為我的安眠藥。
心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智慧、機器學習或深度學習的書籍,或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍,這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。
在徹底研究機器學習後,筆者體會許多基礎數學不是不會與艱難而是生疏了,如果機器學習的書籍可以將複雜公式從基礎開始一步一步推導,其實可以很容易帶領讀者進入這個領域,同時感受數學不再如此艱澀,這也是我撰寫本書時時提醒自己要留意的事項。
研究機器學習雖然有很多模組可以使用,但是如果不懂相關數學原理,坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就,這本書講解了下列相關數學的基本知識。
□資料視覺化使用 matplotlib
□基礎數學模組 Math
□基礎數學模組 Sympy
□數學應用模組 Numpy
□機器學習基本觀念
□從方程式到函數
□方程式與機器學習
□從畢氏定理看機器學習
□聯立方程式與聯立不等式與機器學習
□機器學習需要知道的二次函數
□機器學習的最小平方法
□機器學習必須知道的集合與機率
□機率觀念與貝式定理的運用 COVID-19 的全民普篩準確性推估
□筆者講解指數與對數的運算規則,同時驗證這些規則
□除了講解機器學習很重要的歐拉數 (Euler’s Number),更說明歐拉數的由來
□認識邏輯 (logistic) 函數與 logit 函數
□三角函數
□大型運算子運算
□向量、矩陣與線性迴歸
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,相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通機器學習的基礎數學,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2020-8-15
jiinkwei@me.com
未來相關書籍
這本書是筆者機器學習系列書的起點,未來還將撰寫下列書籍:
機器學習:彩色圖解 + 微積分篇 + Python 實作
圖書資源說明:本書所有程式檔案
本書籍所有程式可以在深智公司網站下載,書號DM2037 是密碼。
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