Machine learning using R

Learning to spell really can be fun, especially when you have an amazing Spelling Machine, a 2-book series for preschoolers ages 4-6 to learn spelling and start to read. Within each scene there are five objects to find and learn to spell. Flip out your magical spelling machine contained inside the book, dial in the letters of each word and lift the flap to check your answer!※無音檔英文學習遊戲書有了spelling machine的神奇轉盤，拼單字，也可以變得超級有趣！全新包裝，內容再升級知名親子叢書作家廖彩杏推薦：“ Spelling Machine：Make Spelling Fun！”是一本寓教於樂的遊戲書，讓孩子從小小的拼字遊戲，得到樂趣。本套書以「度假」為主題，分6大場景，共收錄30個常用英文單字。在不同場景，小朋友要先動手動眼，找一找不同物件在哪裡？並學會認識這些物件的英文，學會認字後，用前方的轉盤練習拼字。剛開始認字、學習自然發音的小讀者，都能從遊戲中開心學習！ 【玩法說明】1.第一步，先把紅圈順時針轉到「start」處。2.假設今天要讓孩子熟悉crab的拼法，就先大聲念出crab，讓孩子聽聽看，這個單字，是由哪些字母所組成的。3.現在要拼出crab，就把第一個字母c，順時針轉到start處。4.再把第二個字母r，撥到start處，接下來的字母以此類推。5.最後.恭喜，完成了！請孩子打開翻頁機關確認答案，看到「crab」了嗎？ 是不是好像變魔術一樣，好神奇呢？拼字，也可以這麼有趣！

如果你主要關注統計分析、數據可視化、線性代數、初等微積分，並希望較快上手，「R語言」會是較佳的選擇！本書獨特之處在於以直觀且實用的方式，清楚介紹人工智慧及機器學習領域中常用的管理數學工具。透過R語言的實作，讀者得以深入理解並實際應用於不同實務情境。書中的實例不侷限於理論探討，更著重實際應用，貼近日常生活，喚起讀者對數學的共鳴與學習熱情。舉例而言，透過應用貝氏定理，探討運動員實際服用興奮劑的真相，以及判斷過濾垃圾郵件的情境。同時，透過極佳化方法的應用，協助航空公司訂定最適價格和最大利潤路線圖等案例，使得理論更具實用性。除此之外，本書擴大管理數學的範疇：從管理數學傳統上僅處理統計、線性代數的刻板印象，將此核心概念延伸至線性轉換、特徵值與特徵向量等進階議題，並且更進一步涵蓋一般書籍較少觸及的「極佳化方法」，包括微分、極值、偏微分以及拉氏乘數等內容，於實用範例中為機器學習（Machine learning）的數學應用奠定基礎。線性規劃的討論更是引領讀者回溯至二戰時期，線性規劃應用於確定空中力量和雷達（radar）的最佳使用，具有時代非凡之意義。同時探討在各種混和限制條件下，欲達目標極大、極小化，使用線性代數中構築人工基底手法，自標準的極大化問題做為起點，經二階段法、對偶問題法、對偶單形法，深入解說 R 軟體 lpSolveAPI 套件背後的數學脈絡或故事。本書精彩內容 ——線性代數｜線性函數｜線性方程組｜矩陣｜向量空間｜線性轉換｜極佳化方法｜拉氏函數｜機率與統計｜單利．複利｜線性規劃｜馬可夫鏈｜預測｜本書特色☑ 以 R 軟體的程式語言與過程，深入解說並印證數學定義、定理☑ 透過 R 軟體的印證，經驗的移轉，形塑跨電腦語言的整體處理思維☑ 促成 R 軟體成為數學符號以外的第二語言，加速數學學習效率☑ 將人工智慧及機器學習常用之數學思維，應用於資料分析及解決管理問題

內容介紹: 別再傻傻只選一個模型訓練很多模型，卻不知道應該選哪一個？沒有一個模型達標？每個模型都有其優缺點，無法取捨？小朋友才做選擇，大人全都要！你該試試集成式學習！集成式學習是使用 2 種或更多的機器學習演算法，來組合出預測能力更好的模型。DeepMind 已經使用集成式學習來組合多個神經網路，控制 Google 資料中心的運作效能；集成式學習技術也在 Kaggle 平台上，席捲了各個競賽的第一名寶座。因此，集成式學習是建立出更具威力的模型，不可或缺的技術之一。本書會介紹實務上常見的集成式學習演算法，如硬投票、軟投票、堆疊法、自助聚合法、適應提升法、梯度提升法、隨機森林、極端隨機樹等，並且使用熱門的 scikit-learn、Keras、OpenEnsembles、XGBoost 等 Python 函式庫來實作各種不同的集成式學習技術，建構出一個強大的模型。熟稔本書的內容後，不但可以精通集成式學習，在實際情境中面對問題時，亦能具備充分的專業知識判斷適用的集成式學習方法，並成功實作它們。書中採用「做中學」的方式，讓你不僅可以快速掌握理論基礎，也能了解各種集成式學習技術的實作，再加上運用真實世界中的資料集，你將能夠建立出更佳的機器學習模型，以解決各種問題，包含迴歸、分類、分群。現在翻開本書，讓我們一起進入集成式學習的世界，整合你所會的全部技術，打造最強大的模型。 本書特色: ● 繁體中文第 1 本集成式學習專書，告訴你不要再傻傻地只選一個模型● 完整介紹集成式學習中常見的演算法，包含極端隨機樹、堆疊法、自助聚合法、提升法等● 一書掌握實作集成式學習的必備套件，如 Scikit-Learn、OpenEnsembles、XGBoost 等● 用 Python 刻演算法給你看，接著告訴你怎麼用套件。讓你不只會做，還懂為什麼這麼做● 以 5 個實務案例來展示集成式學習的威力● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「小編補充」補充必要知識● 本書 Python 範例程式免費下載