機器學習數學基礎一本通（Python版）

內容簡介

這是一本具有高中數學知識就能讀懂的機器學習圖書，書中通過大量程式實例，將複雜的公式重新拆解，詳細、清晰地解讀了機器學習中常用的數學知識，一步步帶領讀者進入機器學習的領域。本書共 22 章，主要講解了數據可視化、math 模組、sympy 模組、numpy 模組、方程式、函式、最小平方法、集合、機率、貝葉斯定理、指數、對數、歐拉數、邏輯函式、三角函式、大型運算符、向量、矩陣與線性回歸等數學知識。

作者簡介

洪錦魁，中國台灣計算機專家，IT圖書知名作者。其著作特色：所有程式語法會依特性分類，同時以實用的程式實例進行解說，讓讀者可以事半功倍地輕鬆掌握相關知識。

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圖書目錄

第 1 章數據可視化

1-1 認識 matplotlib.pyplot 模組的主要函式

1-2 繪製簡單的折線圖 plot( )

1-3 繪製散點圖 scatter( )

1-4 numpy 模組

1-5 圖表顯示中文

第 2 章數學模組 math 和 sympy

2-1 數學模組的變數

2-2 一般函式

2-3 log( ) 函式

2-4 三角函式

2-5 sympy 模組

第 3 章機器學習基本概念

3-1 人工智慧、機器學習、深度學習

3-2 認識機器學習

3-3 機器學習的種類

3-4 機器學習的套用範圍

第 4 章機器學習的基礎數學

4-1 用數字描繪事物

4-2 變數概念

4-3 從變數到函式

4-4 等式運算的規則

4-5 代數運算的基本規則

4-6 用數學抽象化開餐廳的生存條件

4-7 基礎數學的結論

認識方程式、函式、

第 5 章坐標圖形

5-1 認識方程式

5-2 方程式文字描述方法

5-3 一元一次方程式

5-4 函式

5-5 坐標圖形分析

5-6 將線性函式套用在機器學習

從聯立方程式看機器

第 6 章學習的數學模型

6-1 數學概念建立連線兩點的直線

6-2 機器學習使用聯立方程式預估數據

6-3 從 2 條直線的交叉點預估科學數據

6-4 兩條直線垂直交叉

6-5 聯立不等式

機器學習數學基礎一本通（Python版）

基本介紹

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