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機器學習：彩色圖解 + 基礎微積分 + Python實作 王者歸來(全彩)
近幾年每當無法入眠時，只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍，看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉，這些書籍成為我的安眠藥。心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智能、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。
在徹底研究機器學習後，筆者體會應該從基礎數學與微積分開始，有了這些基礎未來才可以設計有靈魂的機器學習應用程式。
筆者學校畢業多年體會基礎數學與微積分不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式與理論從基礎開始一步一步推導，使用彩色圖片配Python程式實例解說其實可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受基礎數學與微積分不再如此艱澀，這也是我撰寫本書時時提醒自己要留意的事項。
研究機器學習雖然有很多模組可以使用，但是如果不懂相關數學原理，坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就，這本書筆者從最基礎的微積分起源開始講起，然後依次講解下列與機器學習相關的微積分與高等數學的基本知識，全力協助讀者進入現代科技的顯學機器學習。
●極限、斜率
●用微分找出極大值與極小值
●認識積分基礎觀念與使用圖形表達
●積分求面積與體積
●合成函數的微分與積分
●指數的微分與積分
●對數的微分與積分
●簡單的微分方程式
●機率密度函數
●概似函數與最大概似估計
●多重積分與幾何圖形表達
●認識偏微分與梯度
●將偏微分應用在解向量方程式
●將偏微分應用在矩陣運算
●多元迴歸與概似估計
●梯度下降法
●深度學習的層次基礎知識
●學習率與梯度下降法
●激活函數與梯度下降法
●非線性函數與神經網路
●神經網路的數學
●激活函數、反向傳播法與神經網路的Python實例
全書搭配92個Python實例。
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