Contents
這堂課是以 udemy 上最受歡迎的機器學習課程- Machine learning A-Z ™ 內容為基礎，然後由兩位旅法的中國機器學習專家再製作成中文版 ，不是單純的只把英文內容翻譯成中文
課程內容包含全面建立機器學習的知識架構，並且在 Python 和 R 裏建構不同的機器學習模型。課程內容包括所有的程式碼模板。
從這 32.5 小時的課程，你將學到
- 完全掌握機器學習及在 Python 和 R 里的應用
- 深刻理解各種機器學習的模型
- 做出準確的預測和強大的分析
- 利用機器學習創造更多價值
- 利用機器學習解決私人問題
- 掌握並熟練處理強大的算法，例如強化學習，自然語言處理，還有深度學習
- 掌握並熟練處理先進的技術，例如對降低數據維度
- 瞭解對不同的問題怎樣選擇合適的機器學習模型
- 建立起強大的機器學習知識架構，並且知道如何臉和運用不同的模型來解決任何問題
要求
- 高中數學知識即可
課程說明
想瞭解機器學習？這門課程為您訂做！
這門課程是英文課程 Machine Learning A-Z 的翻譯和再創造。原版英文課程是Udemy上最暢銷的機器學習課程。您在這門課里，會用深入淺出的方法學會複雜的模型，算法，還有基礎的編程語句。
我們會手把手地教會您機器學習。每一節課都會讓您獲得新的知識，完備機器學習的知識架構，在享受機器學習的同時對這個領域有更深的理解。
這門課程十分有趣，包含了機器學習的方方面面。課程結構如下：
- 第一部分 – 數據預處理
- 第二部分 – 回歸：簡單線性回歸，多元線性回歸，多項式回歸
- 第三部分 – 分類：邏輯回歸，支持向量機（SVM），核函數與支持向量機（Kernel SVM），樸素貝葉斯，決策樹分類，隨機森林分類
- 第四部分 – 聚類：K-平均聚類分析
- 第五部分 – 關聯規則學習：先驗算法
- 第六部分 – 強化學習：置信區間上界算法（UCB），Thompson抽樣算法
- 第七部分 – 自然語言處理 ：自然語言處理算法
- 第八部分 – 深度學習：人工神經網絡，卷積神經網絡
- 第九部分 – 降維（Dimensionality Reduction）：主成分分析 （PCA），核函數主成分分析（Kernel PCA）
- 第十部分 – 模型選擇：模型選擇，極端梯度上升
對於每個模型，除了學會理論基礎之外，您還會學習如何將這些模型運用到各種實際生活的案例里，並且課程也包括 Python 和 R 的代碼模板，您可以下載並且直接將代碼運用到您自己的專案裏。
目標受眾
- 所有對機器學習感興趣的人
- 任何有高中數學知識並且想開始學習機器學習的學生
- 任何有機器學習基本知識並想瞭解更多這個領域的人
- 任何不太瞭解編程但對機器學習感興趣，並希望將機器學習應用在資料上的人
- 任何想進入資料科學領域的大學生
- 任何想提高機器學習技能的資料分析師
- 任何對目前工作不滿意並想成為資料科學家的人
- 任何希望運用強大的機器學習工具擴大自己事業的人
講師簡介
Kirill Eremenko 資料科學家和外匯系統專家
我的名字是 Kirill Eremenko ，你正在讀這讓我超級興奮 !
我在 Udemy 量個別的領域授課 : 資料科學和外匯交易。我想你將會對我是否可以提供你最好的訓練有信心，以下是我在這兩個領域的一些背景。
資料科學
在專業方面，我有超過 5 年在金融、零售、交通運輸等行業的資料科學管理顧問經驗。曾受過澳大利亞 Deloitte 最好的分析導師的訓練，今天我運用大數據來推動企業戰略、改造客戶體驗和徹底改變現有的操作流程。
從我的課程中，你將立即注意到我如何將現實生活的經驗和物理與數學學術背景結合起來，在資料科學領域提供專業的分步指導。我也熱衷於公開演講，並定期在澳大利亞領先的大學和行業盛會上介紹大數據。
外匯交易
自2007年以來，我一直以交易員的身份積極參與外匯市場，並辦 MQL4 的程式設計課程計畫。我很享受外匯交易，因為外匯市場可以帶來的財務上的自由，更重要的 – 個人自由
我生活的另一部分-是一個資料科學家 – 研究商業流程和人類行為模式的各種模式… 聽起來很熟悉？是的！巧合的是，我也是演算法交易的大粉絲 : ) EAs、外匯機器人、指標、腳本、MQL4， 甚至使用 java 程式設計做外匯 – 我全部都很愛!
Kirill Eremenko
Hadelin de Ponteves 資料科學家
你好。我的名字是 Hadelin de Ponteves。總是渴望學習，我投入了大量的時間在學習和教學中，涵蓋廣泛的科學話題。
今天我熱衷於機器學習、深入學習和人工智慧 ( AI )。我將盡最大的努力傳達我對資料科學的熱情。我在這個領域獲得了豐富的經驗。我擁有資料科學專業的工程碩士學位。我花了一年時間研究機器學習，從事創新和令人興奮的專案。 然後在Google的工作經驗中，我實施了一些用於商業分析的機器學習模型。
最終，我意識到我花了大部分時間做分析，我逐漸需要培養更多的創意，所以我踏入創業生涯。我的課程結合分析和創造力的兩個維度，使你可以在應用於創意思考的同時學習資料科學中所需的所有分析技能。
期待和你一起完成學習！
Hadelin de Ponteves
武亦文 Yiwen 機器學習專家
大家好，我是亦文。
我畢業於法國最富盛名的工程師學院Ecole Polytechnique, 擁有應用數學及統計專業的碩士學位。我在金融及數據科學領域有四年的工作經驗，涉足過宏觀交易、智能估價等領域，始終保持著對最頂尖新鮮科技的學習熱情。
我對機器學習、人工智能這些領域有著執著甚至狂熱的信念。在業餘時間，我也是一個圍棋愛好者。AlphaGo的橫空出世讓我們認識到知識與科技的強大，以及人腦的局限性。科技對於圍棋這個古老遊戲帶來了前瞻性的衝擊與變革；對於其他行業，這一天也不會遙遠。
我充分地認識到，比起掌握一門頂尖技術更加重要的，是構建起一個完整而邏輯的知識架構。我將盡我所能，將我對科學的熱情帶給大家。我的課程既用深入淺出的方式解釋宏觀原理，又涉及實際的應用。期待您可以在我的課程中收穫到知識、趣味和靈感！
李秦 Qin 機器學習專家
大家好，我是小秦。
我畢業於巴黎中央理工學校，並且擁有歐洲最頂尖的金融數學碩士。
在多年的金融、數據科學領域的研究和工作中，我構造實現過各種數學和統計模型，並且用這些模型解決了很多實際問題，包括宏觀經濟分析，金融衍生品定價，等等。於我而言，這些模型既擁有美妙的構造，又是解決實際問題的強大工具。其中最引人入勝的部分是理解模型原理，並通過編寫程序將它們應用在現實世界中。
我從不懷疑機器學習是未來發展的方向。近幾年來，機器學習被廣泛運用在各種領域，尤其是和數據及統計緊密相連的金融業。機器學習的最吸引人之處在於運用確定的原理解決各種複雜不確定的問題。我對此產生了濃厚的興趣，工作之余持續地吸收新的知識，並且一直渴望將自己學習所得分享給他人。
我始終堅信，尖端的知識不應只存在於象牙塔上。任何人，只要掌握了正確地方法，都可以對其瞭解並且應用。我想盡自己所能，讓更多的人瞭解機器學習以及其它科技前沿領域，讓知識走向您。
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