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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