必學！Python 資料科學‧機器學習最強套件 － NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras

內容介紹

• 最夯的 Python 套件解說 ✕ 最夯的資料科學、機器學習技術,
  本書帶您一次學會！
  
  Python 是近來最熱門的程式語言, 也是資料科學、機器學習實作時的首選語言。Python 之所以在這些領域大放異彩, 就是仰賴了各種功能強大的第三方套件, 不過套件百百款, 該從哪些下手呢？很簡單, 很少用到的先不用花太多時間, 我們挑常用、關鍵的先學好！本書為有志於學習資料科學、機器學習的初學者, 嚴選出 NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras 等最強套件, 絕對是初學者必須好好掌握的！
  
  NumPy 數值運算套件可以做資料高速運算, 許多套件也都是以 NumPy 為基礎建構而成, 經常得跟 NumPy 搭配使用, 一定要紮穩這個重要基石；
  
  在面對龐大的資料時, 使用 Pandas、Matplotlib 可以輕鬆做資料整理, 並藉由繪圖獲取重要資訊, 是資料科學實作的強大利器；
  
  OpenCV 是電腦視覺 (Computer Vision) 領域響叮噹的套件, 不管是裁切、縮放、輪廓偵測、過濾影像以強化資訊...各種影像處理功能一應俱全, 是影像辨識、機器學習做資料擴增的最強助手；
  
  最後, 我們將帶您一窺 scikit-learn、tf.Keras 這兩個重量級套件如何在機器學習、深度學習領域中發揮關鍵性的作用, 我們會實際操演如何利用它們做資料預處理 (Preprocessing)、建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)…等監督式學習分類模型；以及建立 DNN、CNN 等影像辨識神經網路 (Neural network)。
  
  看了本書之後, 你將深刻體會到各套件的強大之處, 利用短短幾行程式碼, 竟然瞬間完成許多運算、建模工作。不過各套件的函式、參數設定可不像網路文章寫的這麼單純, 當中有許多設定「眉角」需要特別注意, 為此, 小編都經過逐一詳測, 針對可能遇到的問題添加大量註解, 幫助讀者更加理解內容！

本書特色

• □資料科學熱門套件解說
  
  ‧紮穩 NumPy 重要基礎：axis、dimention、陣列切片、各種高速運算函式
  ‧Pandas 資料分析技巧：資料清理、缺失值處理、快速取得各種統計數據
  ‧Matplotlib 資料視覺化：繪製 2D / 3D 圖 / 子圖、比較資料的分布狀況
  ‧OpenCV 影像處理：影像裁切 / 縮放 / 翻轉...做資料擴增, 二值化 (binarization) / 降雜訊...強化重要影像資訊
  
  □最紮實的機器學習、深度學習實戰
  
  ‧機器學習的資料預處理 (Data preprocessing)
  ‧快速建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)...監督式學習分類模型
  ‧建立 DNN、CNN 影像辨識神經網路 (Neural network)
  ‧建模完只是第一步！各模型超參數 (Hyperparameter) 調整心法大公開！
  
  □本書由【施威銘研究室監修】, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！

書籍目錄

• 第 1 章 Python 基礎：變數、 資料型別與 if 判斷式
  
  第 2 章 Python 基礎：list、dict 與迴圈
  
  第 3 章 函式、 類別與模組
  
  第 4 章 進階函式及特殊容器
  
  第 5 章 NumPy 高速運算套件
  5-1 NumPy 的基本介紹
  5-2 陣列的基本操作
  5-2-1 建立陣列
  5-2-2 陣列的切片操作
  5-2-3 使用布林陣列篩選值
  5-2-4 陣列的四則計算
  5-2-5 體驗好用的 NumPy 函式
  5-3 NumPy 多軸陣列
  5-3-1 陣列的軸 (axis)
  5-3-2 陣列的 shape
  5-3-3 多軸陣列的切片做法
  5-3-4 陣列轉置 (transpose)
  5-3-5 陣列排序
  5-3-6 陣列擴張 (Broadcasting)
  5-3-7 用 NumPy 函式計算矩陣乘積
  
  第 6 章 pandas 的基礎
  6-1 pandas 簡介
  6-2 Series 物件的操作處理
  6-2-1 建立 Series 物件
  6-2-2 取出 Series 當中的元素
  6-2-3 單取出「索引值」或者「內容值」-.index、.values
  6-2-4 新增 Series 物件的元素–append()
  6-2-5 刪除 Series 物件的元素–drop()
  6-2-6 從 Series 物件篩選出想要的元素
  6-2-7 將 Series 的元素排序–sort_index()、 sort_values()
  6-3 DataFrame 物件的操作處理
  6-3-1 建立 DataFrame 物件–pd.DataFrame()
  6-3-2 修改 index 和 column 的名稱–.index、.column
  6-3-4 加入新的資料列–append()
  6-3-4 加入新的欄位
  6-3-5 取出 DataFrame 當中的元素–df.loc[]、df.iloc[]
  6-3-6 刪除 df 物件的列或行–drop()
  6-3-7 將欄位值依大小排序–sort_values()
  6-3-8 從 df 物件篩選出想要的資料
  
  第 7 章 DataFrame 的串接與合併
  7-1 概念說明
  7-2 用 concat() 串接多個 DataFrame
  7-3 用 merge() 合併多個 DataFrame
  
  第 8 章 DataFrame 的進階應用
  8-1 載入外部檔案並做資料整理
  8-2 處理 DataFrame 中的缺失值
  8-2-1 用 dropna() 刪除含有 NaN (缺失值) 的列
  8-2-2 用 fllna() 填補 NaN 值
  8-3 分析數據常用到的技巧 (一)
  8-3-1 duplicated()、drop_duplicated() - 尋找或刪除 DataFrame 內重複的資料
  8-3-2 map()–利用 DataFrame 的既有欄位生成新的欄位
  8-3-3 用 cut() 劃分、篩選資料
  8-4 分析數據常用到的技巧 (二)
  8-4-1 取頭尾列–head()、tail()
  8-4-2 對 DataFrame 的值做運算
  8-4-3 快速取得 DataFrame 各種統計數據
  8-4-4 計算行 (列) 之間的差
  8-4-5 用 groupy() 做分組統計
  
  第 9 章 Matplotlib 資料視覺化套件的基礎
  9-1 常見的圖表類型
  9-2 單一筆資料的視覺化
  9-2-1 繪製折線圖
  9-2-2 指定圖表的座標軸範圍–xlim()、 ylim()
  9-2-3 設定圖表標題與兩軸名稱–title()、xlabel()、ylabel()
  9-2-4 在圖表上顯示網格–grid()
  9-2-5 自訂座標軸的刻度及標籤 – xticks()、 yticks()
  9-3 多筆資料的視覺化
  9-3-1 在同一張圖表繪製多筆資料並指定不同顏色
  9-3-2 設定圖例–legend()
  9-4 繪製內含多張子圖的圖表
  9-4-1 設定整張圖表的尺寸–fgure()
  9-4-2 在畫布切出子圖區, 並繪製內容–add_subplot()
  9-4-3 調整子圖間距–subplots_adjust()
  9-4-4 設定子圖的座標範圍–set_xlim() / 座標說明文字–set_xlabel() / 子圖標題 - set_title()
  9-4-5 設定子圖是否顯示網格– grid() / 設定子圖的兩軸刻度 set_xticks()、set_xticklabels()
  
  第 10 章 用 Matplotlib 繪製各類圖表
  10-1 再探折線圖 (plot chart)
  10-2 繪製長條圖 (bar chart)
  10-3 繪製直方圖 (histogram chart)
  10-4 繪製散佈圖 (scatter chart)
  10-5 繪製圓餅圖 (pie chart)
  10-6 繪製 3D 圖表
  
  第 11 章 用 OpenCV 處理影像資料
  11-1 認識影像資料
  11-2 OpenCV 的基礎
  11-3 OpenCV 的進階處理功能
  11-3-1 圖片的二值化 (binarization) 處理
  11-3-2 套用遮罩
  11-3-3 模糊效果
  11-3-4 去除圖片的雜訊
  
  第 12 章用 scikit-learn 進行監督式機器學習
  12-1 監督式學習 / 分類
  12-2 資料集的準備
  12-3 用常見的監督式學習分類器來做預測
  12-3-1 k 鄰近演算法 (KNN)
  12-3-2 邏輯斯迴歸 (logistic regression)
  12-3-3 線性支援向量機 (Linear SVM)
  12-3-4 非線性 SVM
  12-3-5 決策樹 (decision tree)
  12-3-6 隨機森林 (random forest)
  12-4 k-fold 交叉驗證及模型的預測性能
  
  第 13 章 監督式學習模型的超參數調整
  13-1 KNN 的超參數
  13-2 邏輯斯迴歸與線性 SVM 的超參數
  13-3 非線性 SVM
  13-4 決策樹與隨機森林的超參數
  
  第 14 章 用 tf.Keras 套件實作深度學習
  14-1 深度學習簡介
  14-2 用神經網路辨識手寫數字圖片
  
  第 15 章 優化神經網路模型
  15-1 認識超參數 (Hyperparameter)
  15-2 隱藏層的數量、 隱藏層設計多少神經元
  15-3 丟棄法 (Dropout)
  15-4 損失函數 (Loss function) 與優化器 (Optimizer)
  15-5 小批次 (mini-batch) 訓練
  15-6 訓練週期 (epoch)
  
  第 16 章 利用卷積神經網路 (CNN) 做影像辨識
  16-1 認識 CNN
  16-2 卷積層 (Convolution Layer)
  16-3 池化層 (Pooling Layer)
  16-4 用 tf.Keras 建構 CNN 模型
  16-5 實例：使用 CNN 辨識熉g數字圖片
  16-6 實例：使用 CNN 辨識. cifar 10 圖片資料集
  
  第 17 章 優化 CNN 模型
  17-1 資料的正規化 (Normalization)
  17-2 遷移學習 (Transfer Learning)

書籍資源

• https://www.flag.com.tw/bk/st/F1378