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內容簡介
1.先使用套件現成類別與函式
2.再認識演算方法理論與推導
3.最後使用自行定義類別重現。
本書內容改編自第 8 屆 iT 邦幫忙鐵人賽，Big Data 組冠軍網路系列文章──《 R 語言使用者的 Python 學習筆記》，從系列文章中後段開始改寫，省略了原本 Python 基礎語法、網頁資料擷取（俗稱爬蟲）與 Pandas 的章節，著重在以 NumPy、Matplotlib、Scikit-Learn 入門機器學習基礎理論的部分，並與作者的實體課程 (台大工商管理學系、台大資工系統訓練班與中華電信學院等資料科學課程) 教材整合編修而成。
《三大重點》
1. 先使用套件現成類別與函式
NumPy 的 N 維陣列操作與運算
物件導向風格的 Matplotlib 視覺化
Scikit-Learn 的五個核心理念
Keras 的模型建立步驟
2. 再認識演算方法理論與推導
均方誤差函式
梯度遞減演算方法
交叉熵函式
前向傳播與反向傳播
3.最後使用自行定義類別重現
正規方程類別
梯度遞減類別與 AdaGrad 類別
羅吉斯迴歸類別
深度學習類別
《三大重點》
1. 先使用套件現成類別與函式
NumPy 的 N 維陣列操作與運算
物件導向風格的 Matplotlib 視覺化
Scikit-Learn 的五個核心理念
Keras 的模型建立步驟
2. 再認識演算方法理論與推導
均方誤差函式
梯度遞減演算方法
交叉熵函式
前向傳播與反向傳播
3.最後使用自行定義類別重現
正規方程類別
梯度遞減類別與 AdaGrad 類別
羅吉斯迴歸類別
深度學習類別
作者簡介
郭耀仁
畢業自台灣大學商學研究所，現在是一名講師，在台大工商管理學系、台大資工系統訓練班與中華電信學院等機構講授資料科學課程，亦有一門 Hahow 好學校線上課程：如何成為資料分析師。
任職過上海的韓商新創、台北的美商軟體公司、銀行與美商顧問公司；閒暇時喜歡跑步與寫作部落格 Datainpoint。
在 2017 年以主題《R 語言使用者的 Python 學習筆記》獲得第 8 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Big Data 組冠軍。
任職過上海的韓商新創、台北的美商軟體公司、銀行與美商顧問公司；閒暇時喜歡跑步與寫作部落格 Datainpoint。
在 2017 年以主題《R 語言使用者的 Python 學習筆記》獲得第 8 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Big Data 組冠軍。
「iT邦幫忙鐵人賽」系列
全系列作共50冊
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