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| 內容簡介： |
*amazon.com五顆星讀者無差評
*史丹佛大學、劍橋大學相關課程指定教材
雖然資料科學越來越常被用來改善工作場域的種種決策，但對普羅大眾來說，這仍然是個神祕難懂的領域。本書避開艱深的數學與生澀的術語，以直觀的例子來說明各演算法功能與特色，例如，用預測犯罪事件的例子來解釋隨機森林，用分群演算法來分析各類電影迷的人格特質等，本書所選用的例子能夠幫助讀者明確理解各演算法及實際應用，即使您不曾接觸過資料科學，也能藉由本書掌握基本概念。
本書特色：：
．淺白的解釋，以及大量的圖解說明
．以實際的例子解說演算法的應用
．每章最後會有重點歸納加強學習效果
來自各界的讚譽
「以圖解的方式解說重要的資料科學相關演算法，對於剛接觸資料科學領域的新手、從事數據分析相關的商業人士而言，極有幫助。」-Dr.DavidStillwell,劍橋大學大數據課程講師
「以視覺化的方式解釋機器學習的概念，可以幫助不具備相關技術背景的學生了解這些抽象的概念。同時也能幫助剛接觸資料科學領域的學生掌握相關的基礎知識。」EthanChan,史丹佛大學大數據課程講師
「對資料科學與機器學習做了清楚的介紹，沒有拗口的術語，內容在廣度與深度也取得極佳的平衡。本書刻意避開數學推導，程式碼實作，在介紹不同機器學習方法的應用時也使用許多真實的問題。整體而言，本書對資料科學有相當生動的詮釋，我極力推薦。」-陳俊杉,台灣大學土木工程系教授
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| 關於作者： |
AnnalynNg
畢業自美國密西根大學，曾任大學部統計學助教。她在英國劍橋大學心理計量中心取得研究碩士學位，經手挖掘社群媒體資料，投放定向廣告，並撰寫招募人才的認知測驗程式等項目。隨後應迪士尼研究中心（DisneyResearch）延攬，加入行為科學小組，負責研究消費者的心理輪廓。
KennethSoo
擁有史丹佛大學統計碩士學位。在英國華威大學求學的三年間，在「數學、作業研究、統計學與經濟學」系中名列前茅。他同時擔任「作業研究與管理科學小組」的研究助理，研究雙目標穩定優化策略，以解決易受隨機故障影響的網路應用端。
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| 目錄：
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Ch01｜基本知識簡單說
1.1準備資料
1.2挑選演算法
1.3調整參數
1.4評估結果
1.5本章小結
Ch02｜k-平均分群演算法
2.1尋找消費者群集
2.2舉例：電影迷的性格特徵
2.3定義群集
2.4先天限制
2.5本章小結
Ch03｜主成份分析
3.1探索食物的營養成分
3.2主成份
3.3舉例：分析食物族群
3.4先天限制
3.5本章小節
Ch04｜關聯規則
4.1找出消費模式
4.2支持度、可信度與作用度
4.3舉例：食品雜貨交易
4.4先驗原則
4.5先天限制
4.6本章小結
Ch05｜社群網路分析
5.1將關係地圖化
5.2舉例：武器交易的地緣政治性
5.3Louvain演算法
5.4PageRank演算法
Ch06｜迴歸分析
6.1推導一條趨勢線
6.2舉例：預測房價
6.3梯度下降
6.4迴歸係數
6.5相關係數
6.6先天限制
6.7本章小結
Ch07｜k-最近鄰演算法與異常檢測
7.1食物取證
7.2物以類聚
7.3舉例：蒸餾出紅酒的不同成份
7.4異常檢測
7.5先天限制
7.6本章小結
Ch08｜支持向量機
8.1「不」或「噢不」？
8.2舉例：預測心臟疾病
8.3畫出最佳分界線
8.4先天限制
8.5本章小結
Ch09｜決策樹
9.1預測災難中的存活機率
9.2舉例：逃出鐵達尼號
9.3產生一棵決策樹
9.4先天限制
9.5本章小結
Ch10｜隨機森林
10.1群眾的智慧
10.2舉例：預測犯罪
10.3總體
10.4引導聚集算法
10.5先天限制
10.6本章小結
Ch11｜類神經網路
11.1建立一顆大腦
11.2舉例：辨識手寫數字
11.3類神經網路的組成
11.4活化法則
11.5先天限制
11.6本章小結
Ch12｜AB測試與多拉桿吃角子老虎機
12.1AB測試的基本概念
12.2AB測試的限制
12.3Epsilon-Decreasing策略
12.4舉例：多拉桿吃角子老虎機
12.5有趣事實：跟緊贏家就對了？
12.6Epsilon-Decreasing策略的限制
12.7本章小結
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