使用 Python 做機器學習初學者指南

課程簡介

學習結構化資料的監督式學習，並使用 Python 程式設計實現它們

從這 3 小時的課程，你會學到

• 了解機器學習，資料探勘( Data Mining )，大數據和資料分析
• 學習一點 Python 程式設計
• 學習支援向量機，線性回歸，邏輯回歸，K-Nearest Neighbor，決策樹和神經網路
• 學習如何預處理資料集
• 學習如何處理分類功能
• 學習如何處理不平衡的資料集
• 了解不同的驗證方法
• 了解特徵選擇和降維
• 了解超參數優化( hyperparameter optimization )

課程說明

在這門課程中，你將學習機器學習和資料探勘的基礎知識; 涵蓋幾乎所有你需要開始的知識。 你會明白大數據是什麼,，資料分析是什麼。 你將學習一些演算法, 比如線性回歸、 Logit 模型、支援向量機、K-Nearest Neighbor、決策樹和神經網絡。 你還可以理解如何將演算法組合成為一個整體。 也會教授預處理資料，你將瞭解如何清理你的資料，轉換它，如何處理分類特徵，以及如何處理不平衡的資料。 在本課程結束時，你將瞭解資料探勘的 ABCs，並且能夠實現你自己學到的東西，更具體地說，就是能夠實現你在 Python 上學到的東西。 上這堂課程沒有預設理想的學生，因為沒有預先的要求-歡迎每個人來參加！

英文字幕：有

• 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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