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內容簡介
機器學習最強入門：基礎數學／機率／統計邁向AI真實數據專題實作－王者歸來
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
★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：
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
★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：
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