---
type: product
schema_version: "1.0"
canonical_url: "https://tw.bid.yahoo.com/item/100816836332"
item_id: "100816836332"
title: "益大資訊~非監督式學習｜使用 Python ISBN:9789865024062 A601"
condition: "全新品"
currency: "TWD"
current_price: 510
stock_status: "in_stock"
seller:
  id: "Y1221244390"
  name: "益大資訊電腦圖書專賣店"
images:
  - url: "https://img.yec.tw/ob/image/4e0a9c9e-d99d-4870-8a2b-15f6ce128005.jpg"
    role: "main"
    alt: "商品主圖"
category_id: "2092073795"
category_name: "程式語言"
breadcrumb:
  - id: "3994318"
    name: "圖書/影音/文具"
    url: "/tw/%E5%9C%96%E6%9B%B8-%E5%BD%B1%E9%9F%B3-%E6%96%87%E5%85%B7-3994318-category.html"
  - id: "2092064185"
    name: "圖書與雜誌"
    url: "/tw/%E5%9C%96%E6%9B%B8%E8%88%87%E9%9B%9C%E8%AA%8C-2092064185-category.html"
  - id: "2092073792"
    name: "電腦/網路"
    url: "/tw/%E9%9B%BB%E8%85%A6-%E7%B6%B2%E8%B7%AF-2092073792-category.html"
  - id: "2092073795"
    name: "程式語言"
    url: "/tw/%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E8%AA%9E%E8%A8%80-2092073795-category.html"
observed_at: "2026-10-08T13:38:27.048Z"
---

# 益大資訊~非監督式學習｜使用 Python ISBN:9789865024062 A601

## 價格

目前價格：NT$510

原價：NT$680.00

庫存狀態：有庫存

可售數量：5

資料時間：2026-10-08T13:38:27.048Z

## 分類

分類名稱：程式語言

分類路徑：

圖書/影音/文具 > 圖書與雜誌 > 電腦/網路 > 程式語言

## 商品狀態

商品狀態：全新品

## 賣家資訊

賣場名稱：益大資訊電腦圖書專賣店

賣家 ID：Y1221244390

## 商品描述

益大資訊~非監督式學習｜使用 Python ISBN:9789865024062 A601出版社：碁峰(歐萊禮)

出版日期：2020年3月25日

ISBN:9789865024062

書號：A601

定價：680元     售價：510元

內容簡介

從無標籤資料應用機器學習解決方案

“研究人員、工程師與學生將會喜歡這本書，因為本書充滿務實的非監督式學習技術，採用平鋪直述的方式，以及囊括了可快速練習的Python範例。”
–Sarah Nagy
Senior Data Scientist at Edison

許多專家認為非監督式學習是人工智慧的下一個前沿技術，並且是邁向強人工智慧的關鍵。由於世界上大多數資料都沒有標籤，因此無法應用傳統的監督式學習。從另一方面來說，非監督式學習則可以應用在無標籤的資料集，用以發現埋藏在資料深處裡有意義的樣式，而這些樣式幾乎不可能被人類發現。

作者Ankur Patel藉由使用兩個簡單且已經可實際運用於業務開發(production-ready)的Python框架：Scikit-learn和Keras來示範如何應用非監督式學習。透過程式碼和實際操作範例，數據科學家將從資料中識別難以發現的樣式，獲得更深入的商業洞見、檢測異常、執行自動特徵工程和特徵選擇，以及生成合成資料集。你所需要的只是程式能力和一些機器學習經驗。

‧比較不同機器學習方法的優點和缺點：監督、非監督和強化學習
‧完整地設置和管理機器學習項目
‧為信用卡詐欺建立偵測系統
‧按照相同與不相同將使用者進行分群
‧實作半監督式學習
‧使用受限玻爾茲曼機(restricted Boltzmann machine, RBM)開發電影推薦系統
‧使用生成對抗網路建立合成影像
 

第一部分 非監督式學習的基礎
　　chapter 01　機器學習領域裡的非監督式學習
　　chapter 02　完整的機器學習專案

第二部分 使用 Scikit-Learn 開發非監督式學習
　　chapter 03　維度縮減
　　chapter 04　異常偵測
　　chapter 05　分群
　　chapter 06　群組區隔

第三部分 使用 TensorFlow 和 Keras 開發非監督式學習
　　chapter 07　自動編碼器（Autoencoder）
　　chapter 08　實際操作自動編碼器
　　chapter 09　半監督式學習

第四部分 使用 TensorFlow 和 Keras 開發非監督式深度學習模型
　　chapter 10　推薦系統使用受限波爾茲曼機
　　chapter 11　使用深度信念網路（DBNs）進行特徵偵測
　　chapter 12　生成對抗網路
　　chapter 13　時序型資料分群法
　　chapter 14　結論

索引

## 圖片

| 類型 | 圖片 URL | 說明 |
|---|---|---|
| 主圖 | https://img.yec.tw/ob/image/4e0a9c9e-d99d-4870-8a2b-15f6ce128005.jpg | 商品主圖 |

## 運送與付款

運送方式：

| 方式 | 費用 |
|---|---:|
| 郵局掛號 | 免運費 |
| 7-ELEVEN取貨付款 | 免運費 |
| 萊爾富取貨付款 | 免運費 |
| 面交/自取/不寄送 | 免運費 |

付款方式：

- ATM轉帳
- 萊爾富取貨付款
- 7-ELEVEN取貨付款

## 退換貨政策

依照消費者保護法規定，網購商品享有七天猶豫期（非試用期），特殊商品除外。

## Canonical URL

https://tw.bid.yahoo.com/item/100816836332