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1.本書完全以入門者的角度編寫,並藉由R語言的簡潔代碼駕馭繁雜的機器學習模型。
2.由淺入深介紹AI及R語言(R的安裝、基礎語法、進階語法),讓讀者能夠掌握R語言之後,再介紹機器學習模型各種功能函式的使用(線性回歸、SVM、類神經網路、決策樹)。
3.藉由循序漸進的方式推導支持向量激(SVM)與羅吉斯迴歸的原理,僅需具備高中數學能力即可理解。
4.本書以淺顯易懂的方式介紹如何從資料集訓練出決策樹。
機器學習是AI人工智慧的基礎,但機器學習本身是門較高深的課程,而本書為了讓讀者能夠輕易理解,除了從入門者的角度做編寫外,並且利用R的簡潔代碼,來輕鬆駕馭繁雜的統計模型。書中先講述AI及R語言,從R安裝、基礎語法到進階語法,讓讀者能夠先掌握R語言,接著經由R來講述機器學習的各種實作項目,如資料分析、線性回歸模型及模型評估等,藉此能夠將R活用,並且對於機器學習有更進一步的認識。本書適用於大學、科大資工、電機、電子、電通科系「機器學習」課程使用。
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機器學習是AI人工智慧的基礎,但機器學習本身是門較高深的課程,而本書為了讓讀者能夠輕易理解,除了從入門者的角度做編寫外,並且利用R的簡潔代碼,來輕鬆駕馭繁雜的統計模型。書中先講述AI及R語言,從R安裝、基礎語法到進階語法,讓讀者能夠先掌握R語言,接著經由R來講述機器學習的各種實作項目,如資料分析、線性回歸模型及模型評估等,藉此能夠將R活用,並且對於機器學習有更進一步的認識。本書適用於大學、科大資工、電機、電子、電通科系「機器學習」課程使用。
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