作者：石川聡彦
1收藏
5二手徵求有驚喜
定價：NT$ 680
優惠價：95 折，NT$ 646
運送方式：超商取貨、宅配取貨
銷售地區：全球
訂購後，立即為您進貨
最夯的 Python 套件解說 ✕ 最夯的資料科學、機器學習技術,
本書帶您一次學會！
Python 是近來最熱門的程式語言, 也是資料科學、機器學習實作時的首選語言。Python 之所以在這些領域大放異彩, 就是仰賴了各種功能強大的第三方套件, 不過套件百百款, 該從哪些下手呢？很簡單, 很少用到的先不用花太多時間, 我們挑常用、關鍵的先學好！本書為有志於學習資料科學、機器學習的初學者, 嚴選出 NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras 等最強套件, 絕對是初學者必須好好掌握的！
NumPy 數值運算套件可以做資料高速運算, 許多套件也都是以 NumPy 為基礎建構而成, 經常得跟 NumPy 搭配使用, 一定要紮穩這個重要基石；
在面對龐大的資料時, 使用 Pandas、Matplotlib 可以輕鬆做資料整理, 並藉由繪圖獲取重要資訊, 是資料科學實作的強大利器；
OpenCV 是電腦視覺 (Computer Vision) 領域響叮噹的套件, 不管是裁切、縮放、輪廓偵測、過濾影像以強化資訊...各種影像處理功能一應俱全, 是影像辨識、機器學習做資料擴增的最強助手；
最後, 我們將帶您一窺 scikit-learn、tf.Keras 這兩個重量級套件如何在機器學習、深度學習領域中發揮關鍵性的作用, 我們會實際操演如何利用它們做資料預處理 (Preprocessing)、建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)…等監督式學習分類模型；以及建立 DNN、CNN 等影像辨識神經網路 (Neural network)。
看了本書之後, 你將深刻體會到各套件的強大之處, 利用短短幾行程式碼, 竟然瞬間完成許多運算、建模工作。不過各套件的函式、參數設定可不像網路文章寫的這麼單純, 當中有許多設定「眉角」需要特別注意, 為此, 小編都經過逐一詳測, 針對可能遇到的問題添加大量註解, 幫助讀者更加理解內容！
本書特色:
□資料科學熱門套件解說
‧紮穩 NumPy 重要基礎：axis、dimention、陣列切片、各種高速運算函式
‧Pandas 資料分析技巧：資料清理、缺失值處理、快速取得各種統計數據
‧Matplotlib 資料視覺化：繪製 2D / 3D 圖 / 子圖、比較資料的分布狀況
‧OpenCV 影像處理：影像裁切 / 縮放 / 翻轉...做資料擴增, 二值化 (binarization) / 降雜訊...強化重要影像資訊
□最紮實的機器學習、深度學習實戰
‧機器學習的資料預處理 (Data preprocessing)
‧快速建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)...監督式學習分類模型
‧建立 DNN、CNN 影像辨識神經網路 (Neural network)
‧建模完只是第一步！各模型超參數 (Hyperparameter) 調整心法大公開！
□本書由【施威銘研究室監修】, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！
退換貨說明：
會員均享有10天的商品猶豫期（含例假日）。若您欲辦理退換貨，請於取得該商品10日內寄回。
辦理退換貨時，請保持商品全新狀態與完整包裝（商品本身、贈品、贈票、附件、內外包裝、保證書、隨貨文件等）一併寄回。若退回商品無法回復原狀者，可能影響退換貨權利之行使或須負擔部分費用。
訂購本商品前請務必詳閱退換貨原則。最多人成交
平均成交價54折370元
最近成交價(折扣)
| 二手價 | 數量 |
| 6折 | 0 |
| 7折 | 1 |
| 7折以上 | 1 |
| 徵求價 | 數量 |
| 2折 | 1 |
| 5折 | 2 |
| 6折 | 0 |
| 7折 | 1 |
| 8折以上 | 1 |
影片僅供參考，實物可能因再版或再刷而有差異
作者：石川聡彦
1收藏
5二手徵求有驚喜
優惠價： 95 折， NT$ 646 NT$ 680
運送方式：超商取貨、宅配取貨
銷售地區：全球
訂購後，立即為您進貨
最夯的 Python 套件解說 ✕ 最夯的資料科學、機器學習技術,
本書帶您一次學會！
Python 是近來最熱門的程式語言, 也是資料科學、機器學習實作時的首選語言。Python 之所以在這些領域大放異彩, 就是仰賴了各種功能強大的第三方套件, 不過套件百百款, 該從哪些下手呢？很簡單, 很少用到的先不用花太多時間, 我們挑常用、關鍵的先學好！本書為有志於學習資料科學、機器學習的初學者, 嚴選出 NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras 等最強套件, 絕對是初學者必須好好掌握的！
NumPy 數值運算套件可以做資料高速運算, 許多套件也都是以 NumPy 為基礎建構而成, 經常得跟 NumPy 搭配使用, 一定要紮穩這個重要基石；
在面對龐大的資料時, 使用 Pandas、Matplotlib 可以輕鬆做資料整理, 並藉由繪圖獲取重要資訊, 是資料科學實作的強大利器；
OpenCV 是電腦視覺 (Computer Vision) 領域響叮噹的套件, 不管是裁切、縮放、輪廓偵測、過濾影像以強化資訊...各種影像處理功能一應俱全, 是影像辨識、機器學習做資料擴增的最強助手；
最後, 我們將帶您一窺 scikit-learn、tf.Keras 這兩個重量級套件如何在機器學習、深度學習領域中發揮關鍵性的作用, 我們會實際操演如何利用它們做資料預處理 (Preprocessing)、建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)…等監督式學習分類模型；以及建立 DNN、CNN 等影像辨識神經網路 (Neural network)。
看了本書之後, 你將深刻體會到各套件的強大之處, 利用短短幾行程式碼, 竟然瞬間完成許多運算、建模工作。不過各套件的函式、參數設定可不像網路文章寫的這麼單純, 當中有許多設定「眉角」需要特別注意, 為此, 小編都經過逐一詳測, 針對可能遇到的問題添加大量註解, 幫助讀者更加理解內容！
本書特色:
□資料科學熱門套件解說
‧紮穩 NumPy 重要基礎：axis、dimention、陣列切片、各種高速運算函式
‧Pandas 資料分析技巧：資料清理、缺失值處理、快速取得各種統計數據
‧Matplotlib 資料視覺化：繪製 2D / 3D 圖 / 子圖、比較資料的分布狀況
‧OpenCV 影像處理：影像裁切 / 縮放 / 翻轉...做資料擴增, 二值化 (binarization) / 降雜訊...強化重要影像資訊
□最紮實的機器學習、深度學習實戰
‧機器學習的資料預處理 (Data preprocessing)
‧快速建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)...監督式學習分類模型
‧建立 DNN、CNN 影像辨識神經網路 (Neural network)
‧建模完只是第一步！各模型超參數 (Hyperparameter) 調整心法大公開！
□本書由【施威銘研究室監修】, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！
退換貨說明：
會員均享有10天的商品猶豫期（含例假日）。若您欲辦理退換貨，請於取得該商品10日內寄回。
辦理退換貨時，請保持商品全新狀態與完整包裝（商品本身、贈品、贈票、附件、內外包裝、保證書、隨貨文件等）一併寄回。若退回商品無法回復原狀者，可能影響退換貨權利之行使或須負擔部分費用。
訂購本商品前請務必詳閱退換貨原則。| 二手價 | 數量 |
| 6折 | 0 |
| 7折 | 1 |
| 7折以上 | 1 |
| 徵求價 | 數量 |
| 2折 | 1 |
| 5折 | 2 |
| 6折 | 0 |
| 7折 | 1 |
| 8折以上 | 1 |
最多人成交
平均成交價54折370元
最近成交價(折扣)
請在手機上開啟Line應用程式，點選搜尋欄位旁的掃描圖示
即可掃描此ORcode
