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引言 俗語說:「夫妻本是同林鳥，大難臨頭各自飛。」這話並不是沒有一點道理，現實中有多少夫妻只能同甘不能共苦的。如果對方有了重大困難就會毫不猶豫的選擇離開。 夫妻本是一體，無論發生什麼事情都應該共同進退，但是很多人都經不住現實的考驗，童話故事裡的不離不棄終究是童話，很難成為現實。因為生活中不僅有財米油鹽醬醋茶還有各種各樣的困難，有些人經不住一丁點的考驗，早早的暴露本性。 李穎今年三十五歲，擁有幸福的婚姻和家庭，但是因為一場車禍，不幸去世。三十五歲的女人本來是如花的年紀，還有很美好的人生，但是很不幸，出了意外就這樣走了。李穎是個好女人也是個好妻子，街坊領居都誇她賢惠能幹，突然就這麼走了，很多人都覺得可惜，並且家裡還有兩個孩子需要人照顧。 李穎去世後，他的王鑫丈夫很悲痛，三天不吃不喝的，父母親戚各種來勸，大家都說兩個人命苦，明明感情那麼好，卻遭了這樣一個意外，可憐！ ... 然而當李穎的喪事辦完，人們的關注度漸漸消失的時候，王鑫突然宣布要結婚了，對象還是一個剛畢業的年輕姑娘，看起來比王鑫小十歲都不止，大家都很詫異，剛剛失去了妻子就要娶美嬌娘回家嗎？王鑫對外的說法是再娶一個妻子是為了照顧兩個孩子。但是大家都心知肚明，妻子剛去世就二婚的男人，還找了一個這麼年輕漂亮的，心裡沒有鬼才怪。 就這樣，在李穎去世三個月後，王鑫拿著李穎用命換來的錢，重新娶了一個媳婦，過上了幸福的日子，街坊鄰居都嘆息不已，每次看到李穎的一雙兒女，都嘆氣他們的媽媽命苦，遇到了這樣一個人家。 李穎的父母也來鬧過，但是並沒有什麼用，別人執意再娶，誰說也沒有用，並且李穎車禍的賠款歸王鑫和他們的子女也是受法律保護的，王鑫作為孩子的父親，理所當然的代替他們保管這筆錢，再說了孩子都很小，什麼也不懂，很多事情都是聽爸爸的。 總有人說生活太現實，其實也不能說是現實吧，只能說每個人都應該懂得一些道理。尤其是步入婚姻後，我們更應該懂得的道理。 ... 1.愛別人時先愛自己，給自己留一份體面。 在婚姻里，無論是男人還是女人都應該有屬於自己的那一份能力，而不是一味的依靠和相信別人，我這樣說並不是說不能相信他人，而是無論什麼時候都應該給自己留有餘地，給自己留一個退路，真到了山窮水盡的時候也不至於過得太慘。 我們是要真心待人，但是更要真心待自己，只有先愛自己才能更好的愛別人，所以不要把所有的東西都寄托在別人身上，這樣是沒有保障的！ ... 2.人走茶涼，樹倒猢猻散，婚姻並不是一個人的必需品 見過太過離婚的例子了，大多數人並不是感情不和，而是遇到了困難，不願意一起對抗，所以就毅然走人了。我有一個朋友從小就被爸爸拋棄，原因是因為爸爸創業失敗欠了一筆巨款，然後就銷聲匿跡再也沒有出現過。 爸爸的突然消失，讓媽媽和孩子陷入了絕望，日子過得一團糟，朋友一直覺得自己的童年給他留下了深刻的陰影，所以他很害怕婚姻。 誠然，婚姻並不是一個人的必需品，這個世界離開了誰都能好好的運轉，如果這段婚姻讓你感受到了絕望，那還不如放棄，然後自己好好的生活。只有自己有能力，日子一樣可以過得很好。 ... 結語 有人說:為了愛情奮不顧身的人都是笨蛋，為了婚姻不顧自己的人都是傻瓜。永遠不要把自己的安全感寄托在別人身上，因為你永遠也不會知道未來會發生什麼。我們能做的就是真心的對待別人，並且給自己留一些底氣，擁有自己的事業和圈子，這樣就算離婚了，也不至於過得很慘。 人生那麼漫長，我們有很多的事情需要去做，所以不能把一顆心都放在愛情和婚姻里，否則當婚姻破滅的時候，我們就什麼都沒有了。 餘生漫長，請善待自己，並學會寵愛自己！
內容簡介
透過本書，您可以了解：
．如何啟動機器學習的專案
．如何讓機器學習與現存的系統互動
．如何收集機器學習的資料
．如何建立假設與分析
．機器學習的基礎知識
．分門別類介紹機器學習演算法的各種特徵
．以阻絕垃圾郵件的範例說明如何評估離線預測模型的方法
．如何在機器學習的分類工作收集正確資料的方法
．使用統計學的檢定、因果推論、A/B測試驗證方案效果
作者介紹
有賀康顕
歷任電機製造商的研究所、食譜服務的公司後，目前任職於Cloudera服務，擔任現場數據工程師負責應用資料與支援機器學習。
．twitter.com/chezou
．www.slideshare.net/chezou
．chezo.uno/
中山心太
歷任電話公司的研究所、社群遊戲的公司、以機器學習進行網頁行銷的公司、自由職業者之後，創立Next Int公司至今。除了開發自家公司的服務之外，也受理遊戲開發企劃與機器學習的委託案件。
從事機器學習、遊戲設計、商業設計、新事業企劃這類工作，是知識廣而不深的高級雜工。
．twitter.com/tokoroten
．www.slideshare.net/TokorotenNakayama
．medium.com/@tokoroten/
西林孝
目前是名軟體工程師。歷任獨立軟體供應商之後，目前任職於VOYAGE GROUP股票有限公司，負責開發網路廣告寄送服務的廣告寄送邏輯。
．hagino3000.blogspot.jp/
．speakerdeck.com/hagino3000
．twitter.com/hagino3000
目錄
1.1 機器學習都如何應用？
1.2 機器學習專案的流程
1.3 系統實際常見的機器學習問題與處理方法
1.4 如何成功打造機器學習的系統？
第二章 機器學習的功能
2.1 該選擇何種演算法？
2.2 分類
2.3 迴歸
2.4 集群、降維
2.5 其他
第三章 評估學習結果
3.1 分類的評估矩陣
3.2 迴歸的評估
3.3 將機器學習嵌入系統的A/B測試
第四章 在系統嵌入機器學習
4.1 讓機器學習嵌入系統的流程
4.2 系統設計
4.3 歷程設計
第五章 收集學習所需的資源
5.1 取得學習所需的資源的方法
5.2 使用公開的資料集或模型製作訓練資料
5.3 開發者自行建立訓練資料
5.4 請同事或朋友輸入資料，藉此建立訓練資料
5.5 透過群眾外包的方式建立訓練資料
5.6 在服務建立由使用者輸入的機制
第六章 效果驗證
6.1 效果驗證的概要
6.2 假設檢定的框架
6.3 假設檢定的注意事項
6.4 因果效果的推測
6.5 A/B 測試
第七章 打造電影推薦系統
7.1 劇本
7.2 進一步了解推薦系統
7.3 觀察MovieLens 的資料傾向
7.4 建置推薦系統
7.5 本章總結
第八章 Kickstarter的分析、不使用機器學習的選項
8.1 調查Kickstarter 的API
8.2 製作Kickstarter 的網路爬蟲
8.3 將JSON 資料轉換成CSV
8.4 在Excel 稍微瀏覽內容
8.5 利用樞紐分析表從各角度分析
8.6 觀察目標金額達成卻取消的專案
8.7 觀察各國情況
8.8 製作報表
8.9 今後預定事項
8.10 本章總結
第九章 利用Uplift Modeling 有效分配行銷資源
9.1 Uplift Modeling 的四象限
9.2 相當於A/B測試強化版的Uplift Modeling的概要
9.3 製作Uplift Modeling 所需的資料集
9.4 使用兩個預測模組的Uplift Modeling
9.5 Upift Modeling的評估方法AUUC
9.6 於實務問題的應用
9.7 如何於正式環境使用Uplift Modeling？
序
機械學習在軟體工程師之間，已是每天都會出現的詞彙。放眼全世界，也常聽到「人工智慧會搶走工作」、「不懂機器學習可不行」這類說法。會出現這種說法，是因為電腦打敗職業圍棋棋士，人們開始對人工智慧抱著莫大期待的緣故。在機器學習方面，處理大量資料的硬體持續進化，透過開源軟體使用最新演算法的Framework或函式庫的普及，也讓機器學習造成更大的影響。
隨著人們對機器學習的期待日益高漲，也有越來越多人希望我們「指導機械學習」。可喜的是，現在已有許多介紹機器學習Framework使用方法與撰寫方法的書籍或雜誌，原本不懂機械學習的軟體工程師也能更輕鬆地投入機械學習的世界。若能透過本書按部就班地學會這項解決問題的工具，那真的是作者無上的榮幸。
詳細資料
- ISBN：9789864768998
- 規格：平裝 / 256頁 / 18.5 x 23 x 1.28 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：> >
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文章來源取自於：
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