練好機器學習的基本功|用 Python 進行基礎數學理論的實作

LINE Fukuoka株式会社 立石賢吾

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商品描述

這是一本為了需要學習機器學習,同時又想要搞懂其基本理論的讀者所撰寫的書。透過本書的登場人物:程式設計師綾乃與朋友美緒的對話,便可以與書中的兩位的角色一起成長。書中雖然有許多的數學公式,但只要跟著書中人物一起學,便能自然而然地搞懂,從而奠定更加堅實的機器學習基礎。

 

藉由本書,您可以了解:

.迴歸、分類、分群演算法

.使用迴歸進行預測的方法

.應用分類找出最適切結果的方法

.如何評估模型的正確程度

.如何使用Python來計算數學公式

作者簡介

立石 賢吾(TATEISHI KENGO)

LINE Fukuoka株式會社資料工程師。
佐賀大學畢業後就職於佐賀縣內的系統開發公司,其後歷經福岡的開發公司,
於2014年就職於LINE Fukuoka株式會社,負責資料分析及機器學習的相關工作。

目錄大綱

Chapter1 旅程的開始

本章針對機器學習為什麼會演變成眾所矚目的焦點,以及運用機器學習可以辦到些什麼等概要進行說明,同時對迴歸、分類、分群等演算法做簡單的解說。

 

Chapter2 瞭解迴歸~根據廣告費預測點擊數

本章以「由花費在廣告上的費用,來預測點擊數」為主題,對迴歸進行學習。首先會以簡單的範例來思索進行預測需要導出什麼樣的式子,並探討如何將其逼近結果的方法。

 

Chapter3 瞭解分類~依照圖像大小進行分類

本章以「由圖像的尺寸,來分類縱長形與橫長形」為主題,對分類進行學習。

與Chapter2相同,首先會思索為了進行分類會需要導出什麼樣的式子,並探討如何將其逼近最適切結果的方法。

 

Chapter4 瞭解評估~確認模型的正確性

本章將對第2章與第3章建構模型的正確程度,也就是精度進行確認。將會介紹模型的評估方式,以及有哪些指標可用做評估。

 

Chapter5 動手寫程式~ 以Python來進行程式設計

本章根據第2~4章所學到的內容,以Python來撰寫程式。我們將可以了解到,如何將以數學表示式所構想出來的內容,以程式來進行處理。

 

Appendix

附錄收錄了從前面五章未提及的數學解說供各位參考。

總和的記號、乘積的記號/微分/偏微分/合成函數/向量與矩陣/幾何向量/指數、對數/Python環境建構/Python的基本/NumPy的基本