機器學習最強入門-基礎數學-機率-統計邁向AI真實數據專題實作-王者歸來-洪錦魁.jpg.jpg (243.54 KB, 下載次數: 1)
2025-7-12 11:55 上傳
◎書名：機器學習最強入門: 基礎數學/機率/統計, 邁向AI真實數據×專題實作, 王者歸來
◎作者：洪錦魁
◎內容簡介：
機器學習最強入門
基礎數學/機率/統計
邁向
AI真實數據 x 專題實作
★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例+ 專題實作】★★★★★
★★★★★【最簡明的數學、機率、統計知識】★★★★★
★★★★★【最完整的機器學習演算法】★★★★★
★★★★★【最豐富的真實數據 x 專題實作】★★★★★
本書特色如下：
★ 最白話解釋數學原理
☆ 從簡單的數據開始理解機器學習的演算法
★ 將理論知識轉化為實際的程式碼
☆ 實際案例分析
全書有約416個Python程式實例，讀者可以由本書內容，了解下列與機器學習有關的基礎數學、機率、統計知識：
★ 方程式與函數
☆ 完整Python語法
★ 一元函數到多元函數
☆ 最小平方法
★ 基礎統計
☆ 機率與單純貝式理論
★ 指數與對數
☆ logit函數與logistic函數
★ 向量與矩陣
☆ 二次函數、三次函數與多項式函數
當讀者有了上述知識後，筆者從簡單的實例開始介紹下列機器學習的演算法，每一種演算法皆是從基礎數據開始解說，然後跨入真實數據，解說應該如何將演算法應用到真實案例環境：
★ 線性迴歸 – 波士頓房價
☆ 邏輯迴歸 – 信用卡/葡萄酒/糖尿病
★ 決策樹 – 葡萄酒/鐵達尼號/Telco/Retail
☆ 隨機森林樹 – 波士頓房價/鐵達尼號/Telco/收入分析
★ KNN演算法 – 電影推薦/足球射門/鳶尾花/小行星撞地球
☆ 支援向量機 – 鳶尾花/乳癌/汽車燃料
★ 單純貝式分類 – 垃圾郵件/中英文的新聞分類/情感分析/電影評論
☆ 集成機器學習 – 蘑菇/醫療保險/玻璃/加州房價
★ K-means分群 – 購物中心消費/葡萄酒評價
☆ PCA主成分分析 – 手寫數字/人臉數據
★ 階層式分群 – 小麥數據/老實泉
☆ DBSCAN演算法 – 購物中心客戶分析
在講解上述演算法時，筆者同時介紹下列機器學習應該知道的知識：
★ 特徵選擇
☆ 用直方圖了解特徵分佈
★ 用箱型圖了解異常值
☆ 數據預處理
★ 殘差圖(Residual plot)
☆ 機器學習性能評估
★ 過擬合(overfitting)
☆ 欠擬合(underfitting)
★ 數據洩漏(Data leakage)
☆ 繪製決策樹圖(Decision tree map)
★ 可視化熱力圖(Heat map)
☆ 決策邊界(Decision Boundary)
★ 增加數據維度與超平面
☆ 交叉驗證(Cross-validation)
★ 泛化能力(Generalization Ability)
☆ 弱學習器(Weaks learners)
★ 強學習器(Strong learners)
☆ 學習模型(base learner)
本書最後一章，介紹了熱門的AI主題「語音辨識」，從本章內容讀者可以學會下列知識：
★ 語音轉文字
☆ 文字轉語音
◎作者簡介
一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家，著作等身的作家。
DOS時代他的代表作品是IBM PC組合語言、C、C++、Pascal、資料結構。
Windows時代他的代表作品是Windows Programming使用C、Visual Basic。
Internet時代他的代表作品是網頁設計使用HTML。
大數據時代他的代表作品是R語言邁向Big Data之路。
人工智慧時代他的代表作品是機器學習基礎數/微積分 + Python實作。
作品曾被翻譯為簡體中文、馬來西亞文、英文，近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行：
1：C、Java、Python、C#、R最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
2：OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來
3：Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來
4：演算法邏輯思維 + Python程式實作王者歸來
5：Python從2D到3D資料視覺化
6：網頁設計HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Maps王者歸來
7：機器學習彩色圖解 + 基礎數學、基礎微積分 + Python實作王者歸來
8：Excel完整學習、Excel函數庫、Excel VBA應用王者歸來
9：Python操作Excel最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來
10：Power BI最強入門 – AI視覺化+智慧決策+雲端分享王者歸來
他的多本著作皆曾登上天瓏、博客來、Momo電腦書類，各個時期暢銷排行榜第1名，他的著作最大的特色是，所有程式語法或是功能解說會依特性分類，同時以實用的程式範例做解說，不賣弄學問，讓整本書淺顯易懂，讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。
********************************************************************************
****************************************************************************************************************************************************************
PDF (非掃描版)
機器學習最強入門.part1.rar
(40 MB, 下載次數: 2319, 售價: 1 個碎鑽)2025-7-12 11:55 上傳
點擊文件名下載附件
機器學習最強入門.part2.rar
(17.69 MB, 下載次數: 2286, 售價: 1 個碎鑽)
2025-7-12 11:55 上傳
點擊文件名下載附件
【免責聲明】
本人呼籲會員們不要將本站資源用於盈利和/或非法目的
本人亦不承擔會員將本站資源用於盈利和/或非法目的之任何後果和/或法律責任
本圖像文件皆從網上蒐集轉載/不承擔任何技術及版權問題
下載鏈接僅供寬帶測試研究用途/請下載後在24小時內刪除/請勿用於商業目的
作者: archeryang 時間: 2025-7-12 12:04
學習機器學習的最佳入門書, 要瞭解人工智慧的原理, 可以從這裡開始.
作者: s23914024 時間: 2025-7-12 12:09
感謝大大分享能用白話解釋數學原理及機器學習的知識
作者: alcawei 時間: 2025-7-12 12:12
感謝樓主熱心分享書籍
作者: yyhung 時間: 2025-7-12 12:15
感恩大大無私分享 機器學習最強入門
非常不錯的機器學習入門書
值得收藏閱讀
自我學習提升
作者: cdhong1963 時間: 2025-7-12 12:19
最白話解釋數學原理
☆ 從簡單的數據開始理解機器學習的演算法
作者: shyguy 時間: 2025-7-12 12:28
感謝大大分享實用好書
作者: c54901014 時間: 2025-7-12 12:53
感謝分享機器學習最強入門
作者: kai0815 時間: 2025-7-12 13:18
涵蓋基礎數學、機率、統計，並結合AI真實數據與專題實作，是機器學習的入門好書。謝謝分享。
作者: clover7475 時間: 2025-7-12 13:34
感覺滿值得看的 最近很關注這類議題 謝謝分享
作者: iejulia 時間: 2025-7-12 13:35
謝謝樓主上傳好書與分享
作者: 01019173 時間: 2025-7-12 14:14
尋找許久的一本優質好書，太好了，感謝樓主無私的分享
作者: zedchen 時間: 2025-7-12 14:53
感謝樓主分享
好人一世平安
認真讀書學習
作者: iven5 時間: 2025-7-12 15:07
謝謝大大分享AI機械書籍
作者: KENLING 時間: 2025-7-12 15:33
謝謝大大的分享，這本書讓我對機器學習有了更深入的了解！
作者: xp238lesc 時間: 2025-7-12 16:03
謝謝分享工具書，感覺學習不易，希望有幫助。謝謝
作者: yoyo70911 時間: 2025-7-12 16:09
謝謝樓主熱心分享好書~~!
作者: chishun 時間: 2025-7-12 16:13
感謝樓主熱心分享書籍
學習強大機器人
作者: pp039773 時間: 2025-7-12 16:14
感謝分享優質好書
謝謝樓主分享
作者: xiong7799s 時間: 2025-7-12 16:35
感謝樓主熱心分享書籍
作者: balala 時間: 2025-7-12 17:12
APK大終於復出發帖了！！
感謝您的分享。
作者: wangwin 時間: 2025-7-12 17:39
機器學習最強入門
最近AI 這麼夯
但是如何學習就是一門學問了
作者: janchyi 時間: 2025-7-12 17:43
感謝您的分享，這對我們大家都很有幫助。
作者: andrewseh 時間: 2025-7-12 18:34
感謝分享數學原理及機器學習的知識
作者: otter168 時間: 2025-7-12 18:50
洪錦魁老師的書，內容都很扎實
謝謝分享
作者: forecast 時間: 2025-7-12 18:51
在這個不會AI就會BI的時代，老狗也要趕快來學新技能
作者: somimi 時間: 2025-7-12 19:02
感謝您的努力與善意，讓這些資源能夠流通，您的無私精神真的令人敬佩，謝謝您
作者: leipman 時間: 2025-7-12 19:17
感謝樓主分享卓作~從中獲益匪淺，智識大開！
作者: peenchun 時間: 2025-7-12 19:21
剛好需要一本入門的機器學習書籍，感謝您的分享
作者: tzlin512 時間: 2025-7-12 19:32
謝謝分享"機器學習最強入門"好書
作者: kit5888 時間: 2025-7-12 19:49
看到A大重出江湖 就是爽
感謝大大無私的分享
作者: landylin0428 時間: 2025-7-12 19:52
謝謝版大熱心分享，謝謝
作者: s8643210 時間: 2025-7-12 20:01
感謝樓主分享,下載閱讀
作者: tim912104a 時間: 2025-7-12 20:05
感謝大大分享好書!
作者: pino1999 時間: 2025-7-12 20:43
機器學習入門實用好書
感謝樓主分享
作者: yuting 時間: 2025-7-12 20:44
感謝分享機器學習最強入門
作者: hgb999kimo 時間: 2025-7-12 20:50
最白話解釋數學原理
希望數學不會也會，
多謝。
作者: jun032 時間: 2025-7-12 21:25
一魚兩吃的好書，既學統計又學程式
謝謝分享好書
作者: nikademuschen 時間: 2025-7-12 22:03
天啊
現代人真可憐
要學好多東西啊
作者: lucifer6666 時間: 2025-7-12 22:16
大師級的著作，完全不能錯過這麼經典的書
作者: IroncladSoul 時間: 2025-7-12 22:28
對完全沒工程背景的人來說，這本也算蠻友善的，雖然還是得花點時間理解，但至少邏輯清楚。
感恩分享
作者: ranowu 時間: 2025-7-12 22:29
從簡單的數據開始理解機器學習的演算 感覺滿值得看的
作者: hu.kkjim 時間: 2025-7-12 22:35
感謝分享，王者歸來系列一直是被我用來學習程式語言的入門好書
作者: Joukong 時間: 2025-7-12 22:37
感謝樓主無私分享機器學習好書
作者: ada1132 時間: 2025-7-12 22:44
感謝分享實用書籍，ML從基礎學起！
作者: wolfshiao 時間: 2025-7-12 23:02
感謝大大熱心分享洪老師專業電子書了..
作者: yfclib51 時間: 2025-7-12 23:20
提示: 作者被禁止或刪除 內容自動屏蔽
作者: dindin0414 時間: 2025-7-12 23:41
如何與機器對話一直以來都是科技的基礎，隨著ai的進步又更提升了一步，謝謝分享，可以再次接觸。
作者: pireyit 時間: 2025-7-12 23:59
謝謝分享～！學習AI技能～～
作者: m7terry 時間: 2025-7-13 00:03
這個現在正流行 下來測試一下
作者: kl20140216 時間: 2025-7-13 00:06
謝謝樓主 ....... 有心 !
的確不是掃描版 ..... 比掃描版更棒 !
000333.jpg (126.01 KB, 下載次數: 0)
2025-7-13 00:06 上傳
作者: qaz584 時間: 2025-7-13 00:21
感謝大大分享實用書籍
作者: 長江人 時間: 2025-7-13 00:21
感謝大大的熱情與分享~
作者: nowhereman 時間: 2025-7-13 00:26
感謝大大熱心分享實用好書！
作者: planeter000 時間: 2025-7-13 00:46
器學習的入門好書。謝謝分享。
作者: seraskier 時間: 2025-7-13 01:02
感謝分享，最近努力學習中
作者: twyunn 時間: 2025-7-13 01:18
感謝樓主熱心分享書籍
作者: ct521rs 時間: 2025-7-13 02:00
以實用的程式範例做解說，不賣弄學問，讓整本書淺顯易懂，讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。
以上這點很吸引我這個門外漢！謝謝分享。
作者: rixq 時間: 2025-7-13 02:05
感謝您分享。洪錦魁竟然繼續在出書，太厲害了！
作者: willam654 時間: 2025-7-13 03:12
剛好近期想研讀LLM與機器學習相關知識
感謝樓主分享
作者: tucheng0820 時間: 2025-7-13 03:21
感謝樓主熱心分享書籍~~
作者: f168 時間: 2025-7-13 03:52
推一個。來了解一下機器學習最強入門，謝謝大大的分享
作者: aleec 時間: 2025-7-13 03:54
希望有圖解的方式，一步一步的學習，謝謝分享。
作者: ukelsecheng 時間: 2025-7-13 03:55
Thanks for your sharing and effort.
作者: mitsu 時間: 2025-7-13 04:03
AI的用途愈來愈廣
謝謝分享好書
作者: rockcock 時間: 2025-7-13 04:48
太棒了! 感謝樓主佛心分享~~
作者: sallysiu 時間: 2025-7-13 06:14
感謝樓主佛心分享
感謝樓主佛心分享
作者: aziopop 時間: 2025-7-13 06:19
王者歸來系列，好書~~
大推~~
感謝分享~~
作者: beebeebi 時間: 2025-7-13 06:23
感謝樓主熱心分享書籍
作者: bnlin 時間: 2025-7-13 07:54
感謝樓主熱心分享電子書
作者: for357 時間: 2025-7-13 08:03
感謝大大分享，AI已是趨勢，必學課程~
作者: yzlee66 時間: 2025-7-13 08:16
感謝分享機機器學習最強入門 作者：洪錦魁
作者: clover7475 時間: 2025-7-13 08:46
本帖最後由 clover7475 於 2025-7-13 09:10 編輯
最近剛好收到新書通知 本來有要去借地說 現在可以自己看很棒
作者: skylight 時間: 2025-7-13 08:52
感謝樓主熱心分享AI書籍
作者: apollts 時間: 2025-7-13 08:57
感謝樓主熱心分享書籍
作者: soren1121 時間: 2025-7-13 08:59
機器學習是目前最熱門的課題之一 感謝分享
作者: James1965 時間: 2025-7-13 09:13
學習機器學習的最佳入門書, 感謝分享
作者: berger_asia 時間: 2025-7-13 09:14
學習機器學習的最佳入門書, 感謝版大分享。
作者: berger_asia 時間: 2025-7-13 09:20
洪錦魁「王者歸來」作品必屬佳作，值得一看。
作者: laozhi 時間: 2025-7-13 09:30
感謝分享這本好書，希望學到新知識
作者: chenmb85771067 時間: 2025-7-13 10:06
雖然退休用不著但還是很感謝你的分享
作者: sunkist0427 時間: 2025-7-13 10:11
感謝大大無私分享機器學習好書, 有心學的都該看看
作者: trf886 時間: 2025-7-13 10:13
謝謝大大分享的機器學習書籍，趕快來研究，希望能透過本書獲得的相關的基本知識．
作者: pcdrhao 時間: 2025-7-13 10:20
洪老師的書值得拜讀，謝謝樓主的分享！
作者: poliu 時間: 2025-7-13 10:24
好書值得一再閱讀 感謝再感謝 !
作者: tsli_ksit 時間: 2025-7-13 10:42
感謝大大分享機器學習最強入門!!
Thank you very much!!!
作者: onlyous 時間: 2025-7-13 11:39
一直沒弄懂AI的基礎原理
看來這從基礎開始正適合我
感謝樓主分享
作者: amos0988 時間: 2025-7-13 12:28
感謝大大分享能用白話解釋數學原理及機器學習的知識
作者: popluke 時間: 2025-7-13 12:30
感謝分享"機器學習最強入門: 基礎數學/機率/統計, 邁向AI真實數據×專題實作, 王者歸來"
作者: croy 時間: 2025-7-13 13:22
感謝樓主熱心分享書籍
作者: pitspawn 時間: 2025-7-13 13:45
感謝樓主熱心分享書籍 這類書籍市場上不常見 看看與傳產有哪些不同
作者: honan4108 時間: 2025-7-13 14:30
感謝分享機器學習最強入門書籍！
作者: xz001352002 時間: 2025-7-13 14:39
不為回帖獎勵，只為感謝樓主分享好書，感謝
作者: w21471511 時間: 2025-7-13 15:36
謝謝分享好書可以拜讀
作者: bibbo 時間: 2025-7-13 15:39
感恩你的分享
不一定要最強，但要好好的入門
作者: crapch2 時間: 2025-7-13 17:32
這 機器學習最強入門超喜歡，多謝大大提供分享。
作者: hason0325 時間: 2025-7-13 17:38
謝謝大大分享~時下最熱門的學習方式~感恩~
作者: Hunter_chi 時間: 2025-7-13 18:08
AI好書滿值得看的 謝謝樓主熱心分享書籍
作者: 真情難尋 時間: 2025-7-13 20:48
感謝樓主分享好書，好書值得收藏，謝謝
作者: oldjm 時間: 2025-7-13 23:00
感謝大大分享
感謝大大分享
感謝大大分享
| 歡迎光臨 Android 台灣中文網 (https://apk.tw/) | Powered by Discuz! X3.1 |