只要自己喜歡，就可以偷走嗎？
如果真的很想要，能不能嘗試自己動手做呢？
榮獲2020日本MOE繪本屋大賞NO.2，
讓孩子在趣味閱讀中完成品格教育！
★★★榮獲第13屆MOE繪本屋大賞第2名
★★★榮獲第11屆Libro繪本大賞特獎
★★★榮獲第1屆蔦屋繪本獎第1名
★★★榮獲第7屆沖繩書店繪本類特獎
鎮上的麵包店冒出一個鬼鬼祟祟的身影，
原來是超愛吃麵包的「麵包小偷」！
麵包小偷最大的興趣，就是到處尋找好吃的麵包店，
把麵包偷走再回家好好享用。
這次，他發現一家號稱「全世界最好吃」的麵包店，
費了一番功夫終於成功的偷走了麵包，
沒想到「全世界最好吃的麵包」竟讓他大失所望……
麵包小偷氣沖沖的跑回去找老闆理論，
卻意外的讓老闆發現了他的真面目！
◎ 教導孩子「不偷拿別人的東西」，想獲得可以有更好的方法
本書可愛又逗趣的畫風，不只能讓孩子讀得開心，
也能為孩子帶來正面的教育意義。
教導小朋友即使很喜歡，很想要，
也絕對不可以偷拿不屬於自己的東西。
同時也讓孩子嘗試靠自己去獲得想要的東西，
不但能有成就感，更能幫助他人。
【適讀年齡】
▲ 適讀年齡：3～6歲親子共讀；6歲以上自己閱讀。
▲ 文字附注音，適合親子共讀，也適合孩子自己讀。
三民免
麵包小偷 柴田?子著/吳怡文譯
產品編號：9789865074425
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第1章 機器學習的基礎
1.1 機器學習的概要
何謂機器學習
機器學習的種類
機器學習的應用
1.2 機器學習的主要步驟
資料的重要性
監督式學習（分類）範例
實作
非監督式學習（分群）範例
視覺化
圖的種類與繪製方法：使用Matplotlib繪圖
使用pandas分析並處理資料
小結
第2章 監督式學習
01 線性迴歸
02 正則化
03 羅吉斯迴歸
04 支持向量機
05 支持向量機（Kernel法）
06 單純貝氏分類器
07 隨機森林
08 類神經網路
09 kNN
第3章 非監督式學習
10 PCA
11 LSA
12 NMF
13 LDA
14 k-means分群法
15 高斯混合分布
16 LLE
17 t-SNE
第4章 評估方法及各種資料的運用
4.1 評估方法
監督式學習的評估
分類問題的評估方法
迴歸問題的評估方法
均方誤差與決定係數的差異
使用不同演算法時的差異
超參數的設定
模型的過度擬合
防止過度擬合的方法
訓練資料與測試資料的切分
交叉驗證
超參數的搜尋
4.2 文字資料的轉換處理
透過詞彙計數進行轉換
透過TF-IDF進行轉換
套用機器學習模型
4.3 圖像資料的轉換處理
將畫素資訊直接視為數值
輸入轉換後的向量資料，套用機器學習模型
第5章 環境設置
5.1 安裝Python3
Windows
macOS
Linux
使用Anaconda在Windows安裝
5.2 虛擬環境
使用官方安裝程式的使用者
使用Anaconda安裝程式的使用者
5.3 安裝套件
何謂第三方套件
安裝套件
附錄
方程式說明
專有名詞說明
參考文獻
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第1章 機器學習的基礎
1.1 機器學習的概要
何謂機器學習
機器學習的種類
機器學習的應用
1.2 機器學習的主要步驟
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實作
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圖的種類與繪製方法：使用Matplotlib繪圖
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02 正則化
03 羅吉斯迴歸
04 支持向量機
05 支持向量機（Kernel法）
06 單純貝氏分類器
07 隨機森林
08 類神經網路
09 kNN
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11 LSA
12 NMF
13 LDA
14 k-means分群法
15 高斯混合分布
16 LLE
17 t-SNE
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分類問題的評估方法
迴歸問題的評估方法
均方誤差與決定係數的差異
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超參數的設定
模型的過度擬合
防止過度擬合的方法
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交叉驗證
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4.2 文字資料的轉換處理
透過詞彙計數進行轉換
透過TF-IDF進行轉換
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4.3 圖像資料的轉換處理
將畫素資訊直接視為數值
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