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Python機器學習第三版(下)

為了解決python機器學習第三版pdf的問題，作者SebastianRaschka,VahidMirjalili 這樣論述：

第三版－最新修訂版，新增TensorFlow 2、GAN和強化學習等實用內容 使用Python的scikit-learn和TensorFlow 2融會貫通機器學習與深度學習   　　循序漸進、由淺入深，好評熱銷再進化！最新修訂的《Python機器學習第三版》是一本不容錯過的全方位指南，也是讀者在建立機器學習系統時的必備參考。有別於其他機器學習教科書，本書使用Python探求機器學習和深度學習的技術精髓，強調豐富實用的程式範例、條理分明的數學解釋，以及直覺友善的圖解說明，帶領讀者探索機器學習的眾多子領域，讓艱澀的概念栩栩如生。   　　許多讀者告訴我們，他們非常喜歡本書第二版的前12章，因為

它們全面介紹了機器學習與Python的科學計算。為了確保這些內容的相關性，我們依據讀者回饋，回顧並修改了這些章節，以支援最新版本的NumPy、SciPy、pandas、matplotlib和scikit-learn，並規劃成本書的上冊。而TensorFlow 2.0更是深度學習領域最振奮人心的事件之一，所有與TensorFlow有關的章節（第13章到第16章，規劃成本書的下冊）都進行了大幅度修改。除了介紹Keras API與scikit-learn的最新功能之外，本書也探討自然語言處理（NLP）的子領域「情緒分析」，以及強化學習（RL）和生成對抗網路（GAN）等時下最流行的AI技術（第17章和

第18章）。   　　無論你是有經驗的程式設計師，或是機器學習新手，或你只想進一步深入了解機器學習的最新發展，本書將是你在機器學習之旅中的絕佳良伴。   　　在這本書中，你將學到：  　　●掌握能讓機器從數據中「學習」的框架、模型和技術 　　●使用scikit-learn進行機器學習、使用TensorFlow進行深度學習 　　●利用機器學習來做影像分類、情緒分析與智慧Web應用程式 　　●訓練類神經網路、GAN與其它模型 　　●結合機器學習模型與Web應用程式 　　●為機器學習工作清理並準備數據 　　●用深度卷積類神經網路來分類影像 　　●了解評估和調校模型的最佳實作 　　●使用迴歸分析來預測

連續目標 　　●利用「集群」來發掘數據中隱藏的模式與結構 　　●使用「情緒分析」深入研究文本和社群媒體數據 　　●上冊包含本書前12章，下冊則包含第13章到第18章。   　　【下載範例程式檔案】 　　本書的程式碼是由GitHub託管，可點選下面圖案前往下載： 　　github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition   　　【下載本書的彩色圖片】 　　我們還提供您一個PDF檔案，其中包含本書使用的彩色圖表，可以在此下載： 　　static.packt-cdn.com/downloads/9781789955750_ColorIma

ges.pdf

Python最強入門邁向頂尖高手之路：王者歸來(第二版)全彩版

為了解決python機器學習第三版pdf的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門邁向頂尖高手之路 王者歸來 第二版 本書特色 　　本書第一版曾經榮登博客來、天瓏、Momo暢銷排行榜第一名 　　本書除了贈送全書1101個程式實例，所有是非與選擇題皆附有習題解答，實作題部分有約260多個程式實例則是贈送所有偶數題的解答，有了這些解答讀者可以自行驗證學習成果。 　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，許多人買了許多書，學習Python路上仍感障

礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： 　　1：Python語法講解不完整，沒有建立Python紮實語法的觀念 　　2：用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　3：Python語法的精神與內涵未做說明 　　4：Python進階語法未做解說 　　5：基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　6：模組介紹不足，應用範圍有限 　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整、應用範圍最廣、範例最豐富的

書籍。整本書從Python風格說起，拋棄C、C++、Java思維，將Python語法、內涵與精神功能火力全開，完全融入矽谷頂尖Python工程師的邏輯與設計風格。 　　這是史上最多範例的Python書籍，有約1101個程式實例搭配約500個模組的函數，輔助約260個習題，外加126頁的習題電子書，用極深入、最詳細的態度講解Python語法的基礎與進階知識，例如：utf-8中文編碼、list、tuple、dict、set、bytes、bytearray、closure、lambda、Decorator、@property、@classmethod、@staticmathod…等。 　　此外，

也將應用範圍擴充至下列應用： 　　人工智慧基礎知識融入章節內容 　　認識Python彩蛋 　　從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding) 　　完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 　　從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　在座標軸內計算任2點之間的距離，同時解說與人工智慧的關聯 　　經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　基礎函數觀念

，也深入到嵌套、closure、lambda、Decorator等高階應用 　　Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　建立類別同時深入裝飾器@property、@classmethod、@staticmathod與類別特殊屬性與方法 　　設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　賭場騙局 　　設計加密與解密程式 　　Python的輸入與輸出

　　檔案壓縮與解壓縮 　　程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　檔案讀寫與目錄管理 　　剪貼簿(clipboard)處理 　　正則表達式(Regular Expression) 　　遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　建立有個人風格的QR code與電子名片QR code 　　認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 　　GUI設計 - 實作小算盤 　　實作動畫、音樂與遊戲 　　Matplotlib中英文圖表繪製 　　說明csv和json檔案 　　繪製世界地圖 　　台灣股市資料擷取與圖表製

作 　　網路爬蟲 　　用Python執行手機傳簡訊 　　用Python執行傳送電子郵件 　　處理PDF檔案 　　用Python控制螢幕與鍵盤 　　輕量級的資料庫SQLite實作 　　用Python實戰MySQL資料庫 　　多工與多執行緒設計 　　海龜繪圖，設計萬花筒與滿天星星 　　Facebook與YouTube的應用 　　實作機場人臉辨識系統 　　搭配Flask設計Line Bot機器人 　　網路程式Server端與Client端程式設計，筆者也設計了簡單的聊天室 　　Python是一門可以很靈活使用的程式語言，本書對Python最基礎的知識與應用使用了大量靈活的實例做說明，讀者可以由這些

程式實例事半功倍成為Python頂尖高手。  

透水鋪面表面溫度降溫成效及預測模型

為了解決python機器學習第三版pdf的問題，作者林佑亭 這樣論述：

隨著都市化（Urbanization）的速度加快，大量的開發導致不透水面積大大增加，大量工業氣體排放造成溫室氣體增加，且密集的建築物採用不透水且吸熱表面積大的材料，對環境生態產生負面的影響，迫使都市地區有水患之問題，環境溫度也大大提升，導致都市熱島效應加劇。而近年來，低衝擊開發（Low Impact Development, LID）已被證明為有效減緩都市熱島效應的方法之一。本研究目的以實際監測數據探討鋪面表面溫度對都市熱島效應之影響，並運用隨機森林（Random Forest, RF）演算法預測鋪面表面溫度。將以忠孝東路及新生南路交叉路口作為研究基地，於三種不同鋪面裝設溫度監測計，分別為透

水鋪面、瀝青鋪面以及不透水鋪面。透過實際量測蒐集大量數據，得知透水鋪面全年平均溫度可與瀝青鋪面相差約4°C，與不透水鋪面相差3°C；於降雨時雖氣溫會溼度增加而下降造成鋪面溫度隨之下降，但監測結果顯示鋪面溫度下降幅度大於氣溫降溫幅度，可得證水分增加會使鋪面表面溫度降低；在長時間無降雨情況下，降溫效果雖較不明顯，但透水鋪面仍為最低溫之鋪面並低於瀝青及不透水鋪面0.5-2°C。最後期望運用建置之機器學習模型進行不同情境下之模擬，並可將模型有效運用在其他地方。