fbpx

深度學習預備知識: 使用 Python 實做線性迴歸

Contents

這堂課是資料科學: 使用 Python 實作深度學習的先修課程,而且是機器學習相當重要的基礎,想要學習好機器學習,先練好基本功吧!

想要學習使用 Python 實作深度學習/機器學習,這個課程講師在課程說明有列出學習順序課程。

課程介紹影片

從這 6.5 小時的課程,你會學到

  • 推導和求解線性迴歸模型,並將其是當地應用於資料科學問題
  • 在Python中編寫自己的線性迴歸模型版本

規定為何?

  • 如何使用微積分獲取導數
  • 基本Python 程式設計

課程說明

本課程教你如何使用在機器學習,資料科學與統計中的一種流行技術:線性迴歸。我們從根本上包含了理論:解決方案的推導,以及對現實世界問題的應用。我們向你展示如何在 Python 中編寫自己的線性迴歸模組。

線性迴歸是你可以學習的最簡單的機器學習模型,但是有很多深度,你會在未來幾年回來使用它。這就是為什麼它是一個偉大的介紹課程,如果你有興趣在以下領域採取你的第一步:

  • 深度學習
  • 機器學習
  • 資料科學
  • 統計

在第一部分中,我將向你展示如何使用1-D線性迴歸證明摩爾定律是真的。

你說什麼?摩爾定律是非線性的?

你是對的!我將告訴你線性迴歸如何仍然可以被應用。

在下一節中,我們將把1-D線性迴歸擴展到任何維度的線性迴歸 – 換句話說,如何建立一個可以從多個輸入學習的機器學習模型。

我們將應用多維線性迴歸給予患者的年齡和體重去預測他/她們的血液收縮壓。

最後,我們將討論一些在執行數據分析時需要注意的實際機器學習問題,例如一般化( generalization ),過擬合( overfitting ),火車測試(train-test)拆分等等

本課程不需要任何外部材料。所有需要的東西(Python和一些Python程式庫)都可以免費獲得。

如果你是一個程式設計師,並且你想透過學習資料科學來提高你的程式設計能力,那麼這門課程是為你設計的。如果你有技術或數學背景,並且想知道如何應用你的技能成為軟體工程師或“駭客”,本課程可能是有用的。

本課程重點介紹“如何建造和理解”,而不僅僅是“如何使用”。任何人都可以在閱讀一些文件後的15分鐘內學會如何使用 API。這不是關於“記住事實”,而是關於透過實驗“讓自己理解”。它將教你如何將模型內部中發生了什麼事視覺化。如果你想要的不僅僅是膚淺地看機器學習模型,這個課程是為你設計的。

註記:

所有這個課程的程式碼可以從我的github /lazyprogrammer / machine_learning_examples目錄下:linear_regression_class 下載

確定你總是使用 “git pull ”,所以你會有最新的版本!

你已經具備困難的前提條件/知識:

  • 微積分
  • 線性代數
  • 機率
  • Python 程式設計 : if/else, loops, lists, dicts, sets
  • Numpy 程式設計 : 矩陣和向量操作,載入一個 CSV 檔案

小技巧(為了完成課程):

  • 使用 2x 倍速觀看
  • 採取手寫筆記。這將大大提高您保留資訊的能力。
  • 在討論板上提出很多問題。越多越好!
  • 意識到大多數練習需要幾天或幾週才能完成。

修課順序

  • 查看講座 “ What order should I take your courses in?” (可在我的任何課程的附錄中找到,或請參考先修課

目標受眾為何?

  • 對資料科學,機器學習,統計和人工智慧感興趣的人
  • 想要一個對這個主題簡單介紹的資料科學新鮮人
  • 希望透過進入技術的趨勢領域,資料科學,提升他/她們的職業生涯
  • 自學的程式設計師想要提高自己的電腦科學理論技能
  • 想要了解統計數據最常用演算法之一背後的理論基礎的分析專家

講師簡介 

Lazy Programmer Inc. ( Lazy Programmer Team )人工智慧和機器學習工程師

Lazy Programmer 是一位經驗豐富的在線教育者,對分享知識有著堅定不移的熱情。 憑藉 10 多年的經驗,他通過綜合課程和教程吸引了全世界的觀眾,徹底改變了資料科學和機器學習領域。

Lazy Programmer 擁有多學科背景,擁有卓越的雙碩士學位。 他第一次涉足學術界,開始研究計算機工程,特別關注機器學習和模式識別。 隨後,他不受界限的束縛,進入了統計領域,探索其在金融工程中的應用。

Lazy Programmer 被認為是該領域的開拓者,當深度學習仍處於起步階段時,他很快就接受了深度學習的力量。 作為先驅之一,他無所畏懼地開始教授第一門深度學習在線課程,使他躋身行業前沿。

除了教育領域之外,Lazy Programmer 還擁有寶貴的實踐經驗,這些經驗塑造了他的專業知識。 他在線上廣告和數位媒體領域的投資取得了驚人的成果,將點擊率和轉化率推向了新的高度,並為他工作過的公司增加了數百萬美元的收入。 作為一名全端軟體工程師,他熟悉一系列後端和 Web 技術,包括 Python、Ruby on Rails、C++、Scala、PHP、Javascript、SQL、大數據、Spark 和 Redis。

雖然他在資料科學和機器學習領域的成就令人驚嘆,但 Lazy Programmer 的求知欲遠遠超出了這些領域。 他對知識的熱情促使他探索藥物發現、生物資訊學和演算法交易等不同領域。 他擁抱這些學科的挑戰和復雜性,努力發掘它們的潛力並為其發展做出貢獻。

憑藉對學生堅定不移的承諾和簡化複雜概念的愛好,Lazy Programmer 成為線上教育領域的一位有影響力的人物。 通過他在資料科學、機器學習、深度學習和人工智能方面的課程,他使有抱負的學習者能夠自信地駕馭這些學科的複雜領域。

作為一名作家、導師和創新者,Lazy Programmer 在資料科學、機器學習等領域留下了不可磨滅的印記。 憑藉揭開最複雜概念神秘面紗的能力,他繼續塑造下一代資料科學家,並激勵無數人踏上自己的智力之旅。

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

  • 點選這個優惠連結 課程特價 | Udemy 永久擁有課程 NT390 起( 在電腦瀏覽器登入,點選“優惠連結”後再回想要的課程介紹中點選“報名參加課程”即可取得 )
  • Udemy 現在越來越多課程有中文字幕,請參考 Soft & Share 中文線上課程
  • 手機上點選優惠連結看到的價格比電腦上看到的貴
  • $代表當地貨幣, 如在台灣為 NT
  • 點選”報名參加課程”有可能因瀏覽器 cookies 轉久一點或回報錯誤而無法連上,請稍等刷新或重新點選就會出現

 報名參加課程


Sponsored by Udemy


Lingoda

也許你會有興趣


不受 FB 演算法影響,歡迎透過 e-mail 訂閱網站更新

這個網站採用 Akismet 服務減少垃圾留言。進一步了解 Akismet 如何處理網站訪客的留言資料

Powered by WordPress.com.

Up ↑

%d 位部落客按了讚: