◎從機器學習的基礎知識開始,逐步建構相關的延伸應用。
◎以經典範例搭配步驟化解說,帶領讀者掌握應用的訣竅!
.使用Kaggle網站的資料集,讀者可以透過本書所提供連結或關鍵字搜尋下載。
.使用Pandas與Numpy處理與分析資料。
.以Scikit-Learn實作監督式學習-線性廻歸、邏輯廻歸、決策樹、K-近鄰演算法、支援向量機,以及非監督式學習-K-means分群與階層式分群。
.使用TensorFlow建立神經網路進行運算,實作前向傳播算法與反向傳播算法的運算過程。
.介紹卷積神經網路的概念與運算過程,並使用TensorFlow 建立卷積神經網路進行運算。
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.使用TensorFlow建立神經網路進行運算,實作前向傳播算法與反向傳播算法的運算過程。
.介紹卷積神經網路的概念與運算過程,並使用TensorFlow 建立卷積神經網路進行運算。