Contents
學習 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、Scipy 和用 Python 開發機器學習模型。
從這 14.5 小時的課程，你會學到
- 瞭解基本概念
- 關於 Numpy 和 Pandas 等基本套件的完整教程
- 資料視覺化
- 資料預處理
- 瞭解演算法背後的概念
- 開發不同類型的機器學習模型
- 瞭解如何最佳化模型的超參數
- 學習如何根據你未來事業的需求開發模型
要求
- Python的基本語法
課程說明
你是否對資料科學和機器學習感興趣，但你沒有任何背景，你覺得這些概念很混亂？
你是否對Python程式設計感興趣，但你總是害怕編寫程式？
我想這門課程是適合你的!
即使你對機器學習很熟悉，這門課程也可以幫助你複習所有的技術，理解每個術語背後的概念。
這門課程是完全分類的，我們不會從中間開始講! 其實我們是從每一個術語的概念出發，然後一步步嘗試在Python中實現它。本課程的結構如下。
- 第1章：介紹和所有必要的安裝
- 第2章：有用的機器學習程式庫（NumPy，Pandas和Matplotlib）
- 第3章：預處理
- 第4章：機器學習型別
- 第5章：監督學習：分類
- 第6章：監督學習：迴歸
- 第7章：非監督學習：聚類
- 第8章：模型調整
此外，你還可以學習如何處理不同的真實資料集，並使用它們來開發你的模型。我們在課程中一起編寫的所有Python程式碼樣板都是可用的，你可以透過每個部分的資源按鈕下載它們。
請記住！本課程是為你建立的，因為所有的概念都將從基礎開始解釋! 另外，Python的程式設計將從基礎編碼開始講解，你只需要知道Python的語法即可。
目標受眾
- 任何對資料科學和機器學習感興趣的背景，至少有高中數學知識的人
- 人工智慧、資料科學和機器學習領域的初級、中級甚至高階學生
- 正在尋找未來工作保障的大學生們
- 期待透過學習機器學習來提升工作水平的員工
- 任何害怕用 Python 編碼但對機器學習概念感興趣的人
- 任何一個想利用機器學習創造新業務的人
- 希望在論文和專案中應用機器學習模型的研究生和研究人員
講師簡介
Navid Shirzadi 資料分析師 – 最佳化專家
我的名字是Navid Shirzaid，我非常高興你能在這裡閱讀這部分內容!
我是一名研究員，在綜合能源系統控制領域有超過7年的經驗，在使用數學最佳化策略方面有豐富的技能。
我還精通使用Python編碼，並為不同的應用程式開發機器學習和深度學習模型。
我在利用機器學習、深度學習和人工智慧設計和控制能源系統策略領域有多篇論文。
總之，我對資料科學和機器學習，以及最佳化在實際問題中的應用充滿熱情，我非常願意與你分享我的經驗!
英文字幕：有
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