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$400~$599 (2)

出版日期


2020~2021 (2)

裝訂方式


平裝 (2)

作者


江崎貴裕 (2)

出版社/品牌


旗標出版社 (2)

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2筆商品,1/1頁
資料科學的建模基礎:別急著coding!你知道模型的陷阱嗎?
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1.資料科學的建模基礎:別急著coding!你知道模型的陷阱嗎?

作者:江崎貴裕  出版社:旗標出版社  出版日:2021/06/11 裝訂:平裝
內容介紹: 會coding並不代表會建模!你是否曾經有以下問題:「如何評估模型的適用性?」「有人說模型參數越多越不好?」「各種模型的差異以及特色是什麼?」「有人說模型好壞不能只看預測精確率?」「要選哪一種模型比較適合手上的資料?」這本書,將帶你釐清以上所有疑惑,以及你心中更多問不出來的問題!市面上有很多優質的書籍,可以將建模工具(如:TensorFlow、Keras、PyTorch
定價:599 元, 優惠價:95 569
庫存:2
資料科學的統計實務:探索資料本質、扎實解讀數據,才是機器學習成功建模的第一步
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2.資料科學的統計實務:探索資料本質、扎實解讀數據,才是機器學習成功建模的第一步

作者:江崎貴裕  出版社:旗標出版社  出版日:2021/11/01 裝訂:平裝
新書上市即攻佔日本亞馬遜統計類書籍第一名很多資料科學、機器學習的書,內容充滿各種建模的技術展示、完美的案例分析,卻忘記了更重要的「資料」。唯有掌握好手中的資料,才是機器學習成功建模的第一步。無法了解資料,深度學習也救不了你;相反的,正確蒐集資料,輕鬆建模沒煩惱。如何了解資料?當然要從統計觀念開始。學習統計一定都要看抽象複雜的數學嗎?並不是!本書所使用的範例,會告訴大家「為什麼統計學要如此定義」、「為什麼技巧要那樣使用」。當讀者了解統計背後的觀念時,才不會迷失在複雜的數學。此外,有別於一般市售書籍總是用漂亮案例展示程式運行結果,此書用相當多的範例都是「專家也會犯的錯誤」,相信讀者同時學習成功以及失敗的案例後,可以更全面地了解資料科學的分析流程觀念。本書會介紹資料分析中的許多技術的基本觀念,如變異數分析、偏相關係數、自相關函數、Bonferroni校正、Holm校正、隨機對照試驗、斷點迴歸分析、傾向評分匹配、T檢定、F檢定、分層多階段抽樣法等,介紹的過程中會直擊分析技術的思維,而非僅展示漂亮的數學。本書亦會說明身為資料科學家該有的素養,來避免確認偏誤、倖存者偏誤、選擇偏誤、發表偏誤、自願者偏誤、可得性偏誤、樂觀偏誤、常態偏誤、後此謬論、賭徒謬誤、辛普森謬論、p-hacking、HARKing、單方論證、霍桑效應、畢馬龍效應等資料分析中可能踩到的陷阱。如果讀者曾經有以下問題,那這本書將是你的最佳解方。● 我想知道怎麼蒐集高品質資料來加速機器學習建模● 我想知道什麼樣的資料適合什麼分析技術● 我想知道分析過程中是否參雜不自覺的偏見● 我想知道分析完的結果代表什麼意思● 我想知道為什麼資料分析可以解決問題此外,中文版還提供免費Python程式下載,讓讀者可以實際演練書中的範例,加深對知識的理解。本書貫通從資料蒐集、資料分析、資料解讀每一個環節的觀念,讓你走上資料科學家的康莊大道! 本書特色: ● 好評推薦(依姓名筆劃順序排列)國立政治大學統計學系副教授、台灣人工智慧學校講師 吳漢銘 推薦 國立政治大學統計學系助理教授 周珮婷 推薦「資料科學家的工作日常」版主 張維元 推薦國立臺灣大學名譽教授 謝南瑞 推薦● 概念性介紹資料分析的流程,探討過程中所需要的技術,解說分析結果的意義● 拒絕只展示漂亮數學,改變傳統一直寫程式的教學,帶你直擊資料分析流程的根本觀念● 分享
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