Ch01 NumPy 的基礎

1-1 認識 NumPy 的基本操作

1-2 ndarray 多維陣列的基本概念

1-3 ndarray 的軸 (axis) 與維度 (dimension)

1-4 ndarray 的 dtype 屬性

1-5 ndarray 的切片 (Slicing) 操作

1-6 陣列擴張 (Broadcasting)



Ch02 NumPy基本運算函式

2-1 陣列重塑 - reshape()、resize()

2-2 在陣列最後面加入元素 – append()

2-3 判斷陣列真假值 – all()、any()

2-4 找出符合條件的元素 – where()

2-5 取出最大值、最小值 – amax()、amin()

2-6 取出最大值、最小值的索引位置 – argmax()、argmin()

2-7 陣列轉置 – transpose()

2-8 陣列排序 – sort() 與 argsort()

2-9 陣列合併 – vstack()、hstack()

2-10 建立元素都是 0 的陣列 – zeros()

2-11 建立元素都是 1 的陣列 – ones()

2-12 建立「不限定元素值」的陣列 – empty()

2-13 建立指定範圍的等差陣列 – arange()

2-14 建立指定範圍的等差陣列 – linspace()

2-15 建立單位矩陣 – eye()、identity()

2-16 將陣列展平為 1D 陣列 – flatten()

2-17 將陣列展平為 1D 陣列 – ravel()

2-18 找出不是 0 的元素 – nonzero()

2-19 複製陣列元素, 拚貼成新陣列 – tile()

2-20 增加陣列的軸數 – np.newaxis

2-21 陣列合併 – np.r_ 與 np.c_ 物件

2-22 陣列的儲存與讀取 – save() 與 load()

2-23 以文字格式儲存、讀取陣列內容 – savetxt() 與 loadtxt()

2-24 建立隨機亂數的陣列 – random 模組



Ch03 NumPy 的數學函式

3-1 基本的數學運算函式

3-2 計算元素平均值 – average() 與 mean()

3-3 計算中位數 – median()

3-4 計算元素總和 – sum()

3-5 計算標準差 – std()

3-6 計算變異數 – var()

3-7 計算共變異數 – cov()

3-8 計算相關係數 – corrcoef()

3-9 網格陣列 – meshgrid()

3-10 點積運算 – dot()

3-11 計算矩陣的 determinant – linalg.det()

3-12 計算矩陣的「特徵值」與「特徵向量」 – linalg.eig()

3-13 計算矩陣的 rank – linalg.matrix_rank()

3-14 計算矩陣的「反矩陣」 – linalg.inv()

3-15 計算張量積 – outer()

3-16 計算叉積 – cross()

3-17 計算卷積 – convolve()

3-18 將連續值轉換為離散值 – digitize()



Ch04 NumPy 的實務應用

4-1 資料的正規化 (Normalization)

4-1-1 z 分數正規化

4-1-2 最小值 - 最大值正規化

4-2 迴歸分析實作

4-2-1 迴歸概念解說 (簡單線性迴歸、多項式迴歸)

4-2-2 Step1：建立 20 個 (x, y) 組合的座標點

4-2-3 Step2：餵資料給機器學習, 求出能逼近 20 個點的迴歸方程式

4-2-4 Step3：完成學習, 驗證結果

4-3 機器學習實戰 (一)：使用神經網路替鳶尾花分類

4-3-1 神經網路的基本概念 (神經元、啟動函數、損失函數)

4-3-2 Step1：備妥訓練所需的資料

資料預處理

將資料集拆分為「訓練資料集」與「測試資料集」

4-3-3 Step2：開始訓練神經網路

訓練神經網路

更新權重

進入下一週期的訓練、更新權重

4-3-4 Step3：完成訓練, 驗證結果

4-4 機器學習實戰 (二)：使用神經網路辨識手寫數字圖片

4-4-1 多層神經網路的概念

4-4-2 Step1：備妥訓練所需的資料

4-4-3 Step2：開始訓練神經網路

了解反向傳播之前要先了解前向傳播

以計算圖呈現損失函數 L 的算式

利用「反向傳播」求損失函數 L 對各權重的偏微分

開始訓練神經網路

4-4-4 Step3：完成訓練, 驗證結果

4-5 使用 NumPy 實作強化學習

4-5-1 OpenAI Gym 是什麼

4-5-2 安裝與執行遊戲

4-5-3 用 Q-Learning 實作強化學習

4-5-4 增進 Q-Learning 的學習成效

4-5-5 策略梯度法





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