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# 益大資訊~機器學習：彩色圖解 + 基礎微積分 + Python 實作 王者歸來, 2/e 9789860776065

## 價格

目前價格：NT$585

原價：NT$780.00

庫存狀態：有庫存

可售數量：5

資料時間：2026-08-24T01:53:14.588Z

## 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~機器學習：彩色圖解 + 基礎微積分 + Python 實作 王者歸來, 2/e 9789860776065 深智近幾年每當無法入眠時，只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍，看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉，這些書籍成為我的安眠藥。心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智能、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。這本書幾個重大特色如下：
★ 【高中數學】程度即可閱讀
★ 【微積分原理彩色圖解】
★ 培養學習微積分的【邏輯觀念】
★ 微積分原理【從0開始】解說
★ 讓【生硬】的微積分變的【有趣】
★ 微積分解說生活實例【賽車】、【西班牙鬥牛】、【金門高粱酒的稀釋】
★ 【手工推導】與【計算】微積分公式
★ 【彩色圖例解說】機器學習與微積分的【關聯】
    
    在徹底研究機器學習後，筆者體會應該從【基礎數學】與【微積分】開始，有了這些基礎未來才可以設計有靈魂的機器學習應用程式。

    筆者學校畢業多年體會基礎數學與微積分不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式與理論從基礎開始一步一步推導，使用彩色圖片搭配Python程式實例解說，可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受基礎數學與微積分不再如此艱澀，這本書將為讀者開啟進入機器學習的殿堂。

第一章　微積分的簡史
1-1 前言 
1-2 簡單說明微積分
1-3 微積分的教學順序 
1-4 積分的歷史 
1-5 微積分的歷史 
1-6 微積分發明人的世紀之爭 

第二章　極限
2-1 從金門高粱酒說起 
2-2 極限
2-3 收斂與發散
2-4 極限計算與Sympy 模組

第三章　斜率
3-1 直線的斜率
3-2 斜率的意義 
3-3 曲線的斜率
3-4 切線 
3-5 將極限觀念應用在斜率

第四章　微分的基本觀念
4-1 微分的數學觀念 
4-2 微分的計算 
4-3 微分公式的推導
4-4 微分的基本性質 

第五章　用微分找出極大值與極小值
5-1 用微分求二次函數的頂點
5-2 體會二次函數與斜率的關係 
5-3 用切線繪製二次函數 
5-4 繩索圍起最大的矩形面積 
5-5 使用微分計算臉書行銷業績最大化
5-6 微分找尋極值不一定適用所有函數 
5-7 微分與Sympy 模組 

第六章　積分基礎
6-1 積分原理 
6-2 積分的計算 
6-3 積分符號 
6-4 積分意義的圖解說明 
6-5 反導函數 
6-6 不定積分 
6-7 定積分
6-8 體會積分的功能
6-9 計算2 個函數所圍住的面積 
6-10 積分性質 
6-11 使用微積分應用在時間與距離的運算
6-12 Python 實作使用scipy.optimize

第七章　積分求體積
7-1 簡單立方體積的計算 
7-2 計算截面積呈現函數變化的體積 
7-3 使用微積分推導與驗證圓面積的公式 
7-4 使用微積分推導與驗證球體積與表面積的公式
7-5 使用積分推導圓錐的體積

第八章　合成函數的微分與積分
8-1 合成函數的基礎觀念
8-2 鏈鎖規則的觀念
8-3 合成函數的萊布尼茲表示法與運算觀念
8-4 合成函數的微分推導 
8-5 合成函數的積分 

第九章　指數函數與對數函數的微分與積分
9-1 指數的微分 
9-2 指數的積分 
9-3 對數的微分與思考
9-4 對數的積分 
9-5 非整數次方的微分與積分
9-6 指數與對數的幾個微分與積分的性質說明
9-7 邏輯函數的微分 

第十章　簡單微分方程式的應用
10-1 商品銷售分析
10-2 數學模型的基礎假設
10-3 公式推導
10-4 代換積分和對數積分的觀念應用 

第十一章　機率密度函數
11-1 了解需求
11-2 三角形分佈的機率密度函數
11-3 使用幾何學計算三角形的機率密度分佈
11-4 計算90% 可以完工的天數
11-5 將積分應用在計算機率密度函數

第十二章　概似函數與最大概似估計
12-1 基礎觀念
12-2 找出概似函數 
12-3 進一步認識概似函數 
12-4 使用微分計算概似最大估計 
12-5 將對數觀念應用在概似函數 

第十三章　常態分佈的機率密度函數
13-1 認識常態分佈機率密度函數 
13-2 高斯常態分佈的假設
13-3 推導常態分佈 
13-4 機率密度總和是1 

第十四章　多重積分
14-1 多重積分的基礎觀念
14-2 極坐標的觀念
14-3 圓周弧長的觀念
14-4 使用雙重積分推導常態分佈機率密度函數

第十五章　基礎偏微分
15-1 認識偏微分
15-2 實務數據到多變數函數
15-3 多變數函數的偏微分
15-4 解聯立方程式

第十六章　將偏微分應用在解...

## 圖片

| 類型 | 圖片 URL | 說明 |
|---|---|---|
| 主圖 | https://img.yec.tw/ob/image/bc060ac3-8054-4960-b75e-a68e4b31e4fe.jpg | 商品主圖 |

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