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零基礎入門的機器學習圖鑑：2大類機器學習╳ 17種演算法 ╳ Python基礎教學，讓你輕鬆學以致用

為了解決anaconda安裝的問題，作者秋庭伸也,杉山阿聖,寺田學 這樣論述：

★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★ 與其害怕被AI取代， 不如學會機器學習，讓AI為你所用！ 　　★日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1 　　．針對各類機器學習全圖像化，深入淺出的機器學習入門書 　　．詳解各種機器學習演算法的概念和用途，學會如何選對演算法 　　．所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼，讓你現學現用 　　【什麼是機器學習？】 　　人工智慧（AI）、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分， 　　但多數人對這些專有名詞一知半解，甚至有些誤解， 　　實現 AI 的方法包羅萬象，但機器學習是實現AI最普及的方法， 　　有些人誤以為深度學習就是AI，但事實上深度學

習也是種機器學習。 　　機器學習顧名思義，就是電腦會透過演算法，根據問題或環境自動學習， 　　並運用學習結果來解決問題。 　　【機器學習的應用觸及各領域】 　　機器學習可以應用在各種領域，包括： 　　自動駕駛、文書處理、資料分析、自動翻譯、醫療診斷、預測天氣⋯⋯ 　　近年來，因為電腦價格降低，讓機器學習普及，不再是高深的技術， 　　讓非理科出身的文科人也能容易學習，運用在工作上。 　　由於機器學習有許多種類，因此懂得如何選擇最適合的演算法， 　　才能讓精準解決問題，事半功倍。 　　【2大類 ╳ 17種演算法，弄懂機器學習的邏輯與概念】 　　◎ 9種監督式學習：將問題的答案輸入電腦，讓電

腦自己學習，像是過濾垃圾郵件 　　．問題分類（分類）：羅吉斯迴歸、單純貝氏分類器 　　．找出特徵關聯性（迴歸）：線性迴歸、正則化 　　．分類且找出關聯性：支持向量機、Kernel法、隨機森林、類神經網路、kNN 　　◎ 8種無監督式學習：提供電腦問題與特徵，讓電腦自行分類，例如找出有車的照片 　　．選擇特徵與數量（降維）： PCA、LSA、NMF、LDA、LLE、t-SNE 　　．特徵分類（分群）：k-means分群法、高斯混合分布 　　【Python是時下最熱門的程式語言】 　　在學習機器學習的演算法時， 　　Python是最容易上手，適用於各作業系統，也完全免費的程式語言軟體， 　　與

機器學習及統計相關的函式庫也非常豐富。 　　本書所有範例程式碼都是使用Python語法編寫， 　　因此書中還附有Python基礎教學。 　　本書用一張圖帶你掌握機器學習的整體輪廓，學會機器學習的基礎知識和概念， 　　了解在學習機器學習的演算法時最重要的處理過程， 　　幫你學會如何精準選對演算法，只要掌握每一種演算法的性質， 　　相信就能學會實際操作機器學習，解決生活和工作上的問題，讓AI為你所用！ 　　【本書適合哪些人閱讀？】 　　．對機器學習感興趣，已經開始學習的人 　　．已懂得一些機器學習演算法，想學習更多的人 　　．不熟悉方程式，看不懂機器學習專書的人 　　．想學會如何因應問題來選擇

機器學習演算法的人 　　．有程式設計經驗，有能力執行範例程式碼的人 專業推薦 　　李忠謀｜國立台灣師範大學資訊工程系教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席 　　資工心理人｜竹謙科技研發工程師 　　鄭國威｜泛科知識公司知識長 　　蘇書平｜為你而讀／人資商學院創辦人   　　「這本書可作為對機器學習完全不懂的新手，踏入這個領域的敲門磚，本書先是說明機器學習的基礎知識，接著介紹17種機器學習的基礎演算法，每個章節皆有實際的程式碼範例，並且用圖片來視覺化這些演算法是如何去處理分類資料，建議讀者可以邊學邊做，嘗試著書中的程式碼來解決問題，相信會有滿滿的收穫，讓您在讀完本書之後，也能夠掌握機器學習的基礎知識

，不管是要面對實作的問題，或者是學習更進階的方法，都能夠無往不利。」──資工心理人，竹謙科技研發工程師 　　「商業分析師在台灣的求職市場上已經慢慢變成最熱門的職缺之一，如果你懂得機器學習的基礎技術，更可以幫助你從大量原始的數據挖掘有意義的情報，解決各種複雜性的商業問題。這是我一本我看過最淺顯易懂的好書，非常推薦給你。」──蘇書平，為你而讀／人資商學院創辦人

跨領域學 Python：資料科學基礎養成

為了解決anaconda安裝的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　我又不是程式設計師, 為什麼逼我寫程式？學 Python 到底要幹嘛？ 　　大家都說要學，可是到底有沒有 Python 這麼好用的八卦啊？ 　　█ 全民 AI 時代來臨, 資料科學順勢崛起 　　身在數位新世代, 任何行業都會接觸到龐大的資料, 而 Python 正是當今最常用的大數據 (Big Data) 處理工具。考慮到世界各國紛紛搶著將程式語言列入正規教育體系、台灣在 108 年度高中課綱跟進, 資料科學 (data science) 與機器學習 (machine learning) 又成為時下最搶手的新興行業, 學 Python 已經蔚為全民運動。 　　再不學

Python, 你將喪失競爭力, 等著淪為昨日黃花！ 　　█ 對未來徬徨的文科生, 也能靠程式培養斜槓好本事 　　為什麼學程式一定要數學好、懂理論？大學修過的計概、微積分或統計早就忘光光了, 怎麼辦？ 　　學 Python 絕非理科系學生的專利, 任何人都能輕鬆學會並運用 Python。用 Python 處理資料絕對出乎你意料地容易──無須高深技術或數學知識, 只需撰寫短短幾行程式碼, 便能輕鬆獲得統計數據和繪製圖表。一旦學會程式／資料科學技能, 再與你自身科系的知識及專長結合, 便能創造出獨一無二的跨領域價值, 大大提升就業前景、不怕畢業即失業！ 　　█ 從做中學, 零程式基礎也保證

學得會 　　從 Python 的基本語法與重要基礎觀念, 到使用 Python 抓取報表、分析資料關聯、預測資料趨勢、繪製各種圖表, 甚至看似艱深、實際上簡單易用的機器學習模型...在耳聞已久的神秘面紗底下, 透過這本書引進門, 各位將發現使用 Python 來運用這些工具, 居然是如此簡單。 　　本書由同樣文科系出身的資深程式學習者操刀, 跳脫電腦書過去沉悶無趣的印象, 改以輕鬆又不失幽默的筆法、簡單但超實用的範例, 一步步帶各位體驗 Python 語言及資料科學的驚人威力。 　　學 Python 從未如此簡單──你到底還在等什麼？ 本書特色 　　★ 以易讀、高親和力的方式講解 Py

thon 語言 (變數、邏輯判斷、迴圈、資料結構、函式...等) 及資料科學套件, 超級零基礎文科生也學得會, 從第一頁就有感！ 　　★ 用簡單套件打好資料科學基礎, 零基礎、高效率處理好大量資料, 包括：NumPy、Pandas、matplotlib、seaborn、scikit-learn、requests 等熱門套件。 　　★ 還不知道學 Python 能做什麼嗎？本書用極短程式碼完成超實用範例, 包括：整理報表、統計試算、繪製圖表、爬取網頁、預測分析、機器學習...等等。 　　★ 大數據時代必備的資料科學基礎, 從基礎統計學到機器學習, 你將快速搞懂像是中位數、四分位數、變異數、

標準差、直方圖 (histogram)、箱型圖 (box plot)、相關係數 (correlation coefficient)、決定係數 (R2)、精準率與召回率 (Precision/Recall)、線性迴歸 (linear regression)、K-近鄰 (KNN)、邏輯斯迴歸 (Logistic Regression)、支援向量機 (SVM)、主成分分析 (PCA)、標籤 (labels)、特徵 (features)、分類器 (classifier)、標準化 (standardization)、降維 (dimension reduction)... 　　★ 特別附贈 Bonus：

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卷積神經網路 (CNN) 於不同數量圖形辨別資料之預測能力研究

為了解決anaconda安裝的問題，作者蕭意盛 這樣論述：

人工智慧是以電腦科技、生物學、心理學、語言學、數學、工程學為基礎的科技，其目標在將人類的智慧加以電腦化，讓電腦具備有思考、學習和解決問題能力性。相關應用的領域包括專家系統、機器人、自然語言處理、機器翻譯、視覺機器、辨識語音、機器的學習等。近年來由於Internet的興起，在人工智慧裡又多了一個可以讓人發揮的舞台，類神經網路是目前非常火紅的人工智慧相關研究。可想而知中的，未來人工智慧的應用，在機器視覺方面上發展及其如何好好的整合這問題，將是未來人工智慧發展的更好，而機器影像辨識成功率將會是一大考驗。透過本實驗結果顯示，100張以上的貓和狗訓練模型成功辨識率可達99 %以上，70張可達到99 %

成功辨識，以50張訓練模型則無法成功辨識，依此實驗結果訓練模型最低需70張的訓練模型。關鍵字： 人工智慧、機器學習、卷積神經網路。