自學機器學習：上Kaggle接軌世界，成為資料科學家 - 博客來

書名：自學機器學習：上Kaggle接軌世界，成為資料科學家，原文名稱：Kaggleで学んでハイスコアをたたき出す！ Python機械学習&データ分析，語言：繁體中文 ... 選擇語言 English 繁體中文 简体中文 :::相關網站 博客來 售票網 企業採購 福利平台 海外專館 :::會員服務|快速功能 0結帳 您好 ( 登出 )     登入     加入會員 購物金 購物金 0 儲值金 0 E-Coupon 0 張 單品折價券 0 張 OP點數兌換 會員專區 電子書櫃 線上客服 繁體 關閉廣告 展開廣告 回博客來首頁 客服公告：反詐騙！提醒您「不碰ATM、網銀，不說信用卡資料」詳情 移動滑鼠展開全站分類 :::全站分類 全站分類 :::網站搜尋 全部 展開 全部 圖書 電子書 有聲書 訂閱 影音 百貨 雜誌 售票 海外專館 快速到貨 禮物卡 搜尋 熱門關鍵字 貿易戰就是階級戰 Middle 最強獨家 曬書3本199 中文書 兒童暑期閱讀 2022曬書市集 新書 預購 排行榜 選書 即將出版 特價書 香港出版 讀者書評 出版社專區 分類總覽 博客來中文書電腦資訊概論/科技趨勢人工智慧/機器學習商品介紹 看大圖 !上頁 下頁 試閱 自學機器學習：上Kaggle接軌世界，成為資料科學家 Kaggleで学んでハイスコアをたたき出す！Python機械学習&データ分析 已追蹤作者：[ 修改 ] 確定 取消 作者：チーム・カルポ   新功能介紹譯者：温政堯出版社：旗標   新功能介紹出版日期：2021/08/05語言：繁體中文 定價：680元 優惠價：95折646元本商品單次購買10本9折612元 使用購物金最高可抵100% 詳情 1點OPENPOINT可兌換1點購物金，1點購物金可抵1元，實際點數依您帳戶為準。

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  　　現在你看到的這本書，將帶你在初學和實戰之間，提供一個累積實務經驗值的試驗場，解決你的以上煩惱！   　　如何獲取要分析的資料，經常是資料分析與機器學習時會遇到的瓶頸，而Kaggle平台有各大企業提供的免費資料集、完善的開發環境、匯集世界各地資料科學專家的討論區、以及高額獎金尋求各種問題的解決方案。

只要註冊帳號，就能免費使用以上所有Kaggle的資源，顯然是一個絕佳的機器學習、資料科學練習環境。

  　　本書專為入門者所寫，讓讀者知道如何善用平台資源，包含解析Kaggle上面的資料集，以及操作平台提供的完整Python開發環境。

此外，書中從基礎的線性迴歸模型開始打底，隨後詳細講解當前火紅的神經網路，並深入探討循環神經網路的進階案例，也介紹各種特徵工程、模型超參數調整、模型集成的技術，一書掌握機器學習領域中重要的模型。

本書所使用的範例，包含經典的CIFAR-10上萬張影像資料集、也有日本Mercari企業提供的資料集等，讓你擺脫不切實際的玩具資料集，直接打造實戰能力。

  　　本書將助你從入門開始一步步打造技術力，同時銜接上實務應用，讓你在研究、職場脫穎而出。

    本書特色   　　●國立成功大學資訊工程學系特聘教授陳培殷博士推薦 　　●完整介紹Kaggle平台上的資源，幫助讀者與世界頂級資料科學家接軌 　　●一書掌握基礎的迴歸、熱門的神經網路、以及進階的循環神經網路等重要模型 　　●使用Kaggle平台的資料集，讓讀者學習到實戰所需的機器學習技能，擺脫無聊的玩具資料集 　　●透過巨量資料集為範例，如分析日本Mercari企業提供的資料預測商品價格，了解實務應用 　　●本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」以幫助理解及補充必要知識 　　●完整JupyterNotebook互動式開發環境的Python範例程式免費下載   作者介紹 作者簡介   チーム・カルポ   　　我們是一群IT技術的自由研究者，有時也會參與程式開發文件以及技術書籍的撰寫。

  　　近幾年以深度學習為主，致力於先進AI技術的程式開發，並落實相關教材的實作與編寫等活動。

其他舉凡Android/iPhone的應用程式開發、前端應用或伺服器應用程式開發、到電腦網路等領域也都有涉獵。

  　　主要著作 　　『TensorFlow&Kerasプログラミング実装ハンドブック』(2018年10月秀和システム刊) 　　『Matplotlib&Seaborn実装ハンドブック』(2018年10月秀和システム刊) 　　『ニューラルネットワークの理論と実装』(2019年1月秀和システム刊) 　　『ディープラーニングの理論と実装』(2019年1月秀和システム刊)   目錄 [簡要目錄] 第1章善用Kaggle平台打造機器學習 第2章機器學習的基礎 第3章建立迴歸與度提升決策樹模型（GradientBoostingDecisionTreeModel,GBDTModel） 第4章運用神經網路進行圖像辨識 第5章運用卷積神經網路（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）做圖像分類 第6章研究學習率與批次大小 第7章使用「集成（Ensemble）」來辨識一般物體 第8章遷移式學習（TransferLearning） 第9章循環神經網路（RecurrentNeuralNetwork,RNN） [完整目錄] 第1章善用Kaggle平台打造機器學習 1.1Kaggle平台介紹 1.2參加流程 1.3Notebook使用說明 第2章機器學習的基礎 2.1機器學習的任務類型 2.2不同任務的評價指標（EvaluationMetric） 2.3機器學習的資料集 2.4資料的預處理 2.5建立模型 2.6模型驗證（Validation） 第3章建立迴歸與度提升決策樹模型（GradientBoostingDecisionTreeModel,GBDTModel） 3.1資料預處理 3.2訓練迴歸（Regression）模型 3.3建立梯度提升決策樹（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）模型 3.4運用LASSO迴歸與梯度提升決策樹進行集成（Ensemble）、預測 第4章運用神經網路進行圖像辨識 4.1運用神經網路處理「DigitRecognizer」圖像辨識 4.2使用貝氏優化作超參數微調（FineTune） 第5章運用卷積神經網路（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）做圖像分類 5.1運用強大的深度學習（DeepLearning）來解決圖像分類 5.2運用資料擴增（DataAugmentation）讓卷積神經網路變得更聰明 第6章研究學習率與批次大小 6.1學習率衰減 6.2用步進衰減調降學習率 6.3使用循環性學習率（CyclicalLearningRate,CLR）讓學習率在固定範圍週期變化 6.4假如要調降學習率，就增加批次大小！ 第7章使用「集成（Ensemble）」來辨識一般物體 7.1什麼是集成？ 7.2在圖像分類當中使用多數決集成 7.3使用不同結構的模型來實驗平均集成 第8章遷移式學習（TransferLearning） 8.1「Dogsvs.CatsRedux:KernelsEdition」圖像辨識 8.2使用遷移式學習，移植VGG16來提高準確率 8.3微調VGG16 第9章循環神經網路（RecurrentNeuralNetwork,RNN） 9.1循環神經網路與長短期記憶網路（LongShort-TermMemory,LSTM） 9.2預測售價所需的資料預處理 9.3使用循環神經網路來預測價格 9.4使用Ridge模型進行集成（Ensemble） 看更多   詳細資料 ISBN：9789863126720規格：平裝/496頁/17x23x2.4cm/普通級/單色印刷/初版出版地：台灣 本書分類：電腦資訊>概論/科技趨勢>人工智慧/機器學習 最近瀏覽商品  相關活動   購物說明 若您具有法人身份為常態性且大量購書者，或有特殊作業需求，建議您可洽詢「企業採購」。

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