世界第一簡單機器學習 マンガでわかる機械学習

作者簡介

荒木 雅弘

　　1998年取得（工學）博士學位（京都大學）。
　　1999年曾任京都工藝纖維大學工藝學系助理教授。
　　2007年起任職京都工藝纖維大學工藝科學研究科副教授。

　　〈著作〉
　　《語音對話系統》（合著，歐姆社）
　　《用免費軟體建構語音辨識系統 從模式辨識、基本機器學習到對話系統》（森北出版）
　　《用免費軟體學習語意網與相關互動》（森北出版）
　　《用免費軟體開始機器學習入門》（森北出版）
　　《圖解語音辨識》（講談社）

審訂者簡介

張智星

　　現職：台灣大學資訊系教授、台大醫院資訊室主任、台大金融科技研究中心主任
　　學歷：美國加州大學柏克萊分校 電機電腦系 博士
　　經歷：工研院資通所顧問
　　授課科目：資料結構與演算法、科學計算、金融科技導論、音樂訊號分析與檢索、人工智慧及深度機器學習之生醫藥產業應用
　　研究領域：語音辨識與評分、音樂分析與檢索、精準尋與行銷、醫療大數據分析

譯者簡介

衛宮紘

　　清華大學原子科學院學士班畢。現為自由譯者。譯作有《上司完全使用手冊》（東販）、《超慢跑入門》（商周）、《男人懂了這些更成功》（潮客風）、《世界第一簡單電力系統》（世茂）……等。賜教信箱：emiyahiro@hotmail.com.tw

序    

序章 請教我機器學習！    
紗耶香的房間① 紗耶香與女高中生小愛    

第1章 怎麼做迴歸？    
1.1 預測數據的困難    
1.2 從解釋變數求目標變數    
1.3 求線性迴歸函數    
1.4 正規化的效果    
紗耶香的房間② 數學的複習1    

第2章 怎麼進行識別？    
2.1 整理資料    
2.2 由資料預測類別    
2.3 邏輯識別    
2.4 決策樹的識別    
紗耶香的房間③ 數學的複習②    

第3章 評估結果    
3.1 要用測試資料評估才有意義    
3.2 訓練資料、檢驗資料、評估資料    
3.3 交叉驗證法    
3.4 準確率、精確率、召回率、F值    
紗耶香的房間④ 數學的複習③    

第4章 深度學習    
4.1 神經網路    
4.2 反向傳播法訓練    
4.3 挑戰深度學習    
4.3.1 深度神經網路的問題點    
4.3.2 多層訓練上的技巧 1事前訓練法    
4.3.3 多層訓練上的技巧 ②激活函數    
4.3.4 多層訓練上的技巧 ③規避過度學習    
4.3.5 結構特化的神經網路
紗耶香的房間⑤ 數學的複習④    

第5章 整體學習    
5.1 裝袋法    
5.2 隨機森林    
5.3 提升法    
紗耶香的房間⑥ 數學的複習⑤    

第6章 非監督式學習    
6.1 集群分析    
6.1.1 階層式集群分析    
6.1.2 分割式集群分析    
6.2 矩陣分解    
紗耶香的房間⑦ 數學的複習⑥    

結尾    
索引