Contents
掌握機器學習演算法，包括帶有Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 和 Scikit-Learn 的神經網路
從這 12.5 小時的課程，你會學到
- 了解機器學習以及如何將其應用於你自己的程式中
- 理解並能夠使用 Pythons 主要科學程式庫進行資料分析 – Numpy、Pandas、Matplotlib 和 Seaborn
- 了解並能夠使用人工神經網路
- 總體上對機器學習有一個很好的理解
要求
- 具備 Python 基礎知識
- 具備線性代數的基本知識
- 不要求先前的機器學習經驗，或了解任一種程式庫(libraries)
課程說明
機器學習是一個熱門話題！了解如何運用機器學習的Python 開發人才需求量很大。
但你如何開始？
也許你試圖開始學習機器學習，但無法在線上找到體面的教學，快速帶你進入狀況。
也許你找到的資訊都太基本了，無法給你運用 Python 所需的實戰機器學習技巧。
或者，也許這些資訊陷入複雜的數學解釋中，讓你很難聯想消化。
無論出於什麼原因，如果你想提升使用 Python 實踐機器學習的技能，那麼你來到對的地方。
本課程將幫助你理解使用 Python 的主要機器學習演算法，以及如何將它們應用到你自己的專案中。
但究竟什麼是機器學習？
這是一個電腦科學領域，讓電腦能夠“學習” – 例如通過資料不斷改進具體任務的性能，而不是明確寫程式下指令執行。
它為什麼如此重要？
機器學習通常用於解決人們認為太複雜的任務。我們創建演算法並將一堆資料應用於該演算法，並讓電腦處理（執行）演算法並找出適合模型( 解決方案 )。
由於機器學習有許多實際應用如自動駕駛汽車(其中一個例子)，這使得許多公司和政府對機器學習非常感興趣。因此，對於在這一領域有經驗的 Python 開發人員就會有很多機會。
如果你想增加你的職業選擇，那麼理解並能夠以 Python 程式運作機器學習應該列入你的優先事項表中高度優先的位置。
你會在這門課程中學到什麼？
對於初學者，你將了解 Python 中用於資料分析的主要科學程式庫，如 Numpy、Pandas、Matplotlib 和 Seaborn。然後，你將學習人工神經網路以及如何使用它們來處理機器學習模型。
你可以獲得機器學習的堅實背景，並能夠將這些知識直接應用到你自己的程式中。
課程中包含哪些主題？
- Data Analysis with Numpy, Pandas, Matplotlib and Seaborn.
- The machine learning schema.
- Overfitting and Underfitting
- K Fold Cross Validation
- Classification metrics
- Regularization: Lasso, Ridge and ElasticNet
- Logistic Regression
- Support Vector Machines for Regression and Classification
- Naive Bayes Classifier
- Decision Trees and Random Forest
- KNN classifier
- Hyperparameter Optimization: GridSearchCV
- Principal Component Analysis (PCA)
- Linear Discriminant Analysis (LDA)
- Kernel Principal Component Analysis (KPCA)
- Ensemble methods: Bagging
- AdaBoost
- K means clustering analysis
- Regression model and evaluation
- Linear and Polynomial Regression
- SVM, KNN, and Random Forest for Regression
- RANSAC Regression
- Neural Networks: Constructing our own MLP.
- Perceptron and Multilayer Perceptron
如果你不了解以上某些或所有這些項目，請不要擔心。 當完成本課程時，你將會知道它們是什麼以及如何使用它們。
為什麼參加這門課程是你可以做出的最佳決策。
本課程以獨特的方式幫助你理解機器學習的困難概念。 其中不僅僅關注複雜的數學解釋，還包括對圖表的簡單解釋和資料展示。
還包含了許多範例和真正有用的程式碼片段，使其更容易學習和理解。
完成本課程後，你將擁有在自己的專案中應用機器學習的必要技能。
越早註冊本課程，越早獲得提高工作或諮詢機會所需的技能和知識。 你的新工作或諮詢機會在等待著！
為什麼不立即開始？ 點擊註冊按鈕註冊本課程！
目標受眾
- 希望通過掌握 Pythons 各種科學程式庫( libraries )來將既有的 Python 技能更進階的學生
- 希望了解並將機器學習應用到自己的程式中的學生
講師簡介
Tim Buchalka’s Learn Programming Academy
專業程式設計師和教師 – 12.4M 多名學生
Learn Programming Academy 由擁有 35 年經驗的軟體開發人員 Tim Buchalka 創建，他還是 Udemy 的講師，在他的 Java、Android、Python、C# 和 Spring 框架課程中擁有超過 12.4M 名學生。
Academy 未來三年的目標是教導一百萬人學習如何程式設計。
除了 Tim 自己的課程已在 Academy 上，我們正在與最優秀的教師合作，創建課程來教授開發人員在各個層面所需的基本技能。
另一個重要的哲學是我們的課程是由真正的專業人士教授的，所有講師都是擁有豐富實業經驗的軟體開發人員，也是優秀的教師。 我們所有的教練都是有經驗的軟體開發人。
我們的團隊正在忙著創建新課程。
無論你是初學者，第一次學習如何做程式設計，還是讓現有技能更上一層樓，或學習新的語言和框架，Academy 都會支持你。
CARLOS QUIROS 工業工程師和資料科學家
工業工程師，擁有超過20年的開發和管理業務經驗，在過程分析和開發資料科學業務資訊系統方面擁有豐富的經驗。 他擁有秘魯天主教大學的工業工程學位和秘魯利馬 ESAN 畢業商學院的工商管理碩士學位，以及全面品質管理等專業。
他還是一位於 .NET 系統、PHP、Java、R、資料庫和 Python 上很有經驗的程式設計師，將他在機器學習和資料探勘模型方面的經驗應用於行業和服務的許多領域，如市場行銷、計劃庫存、計劃銷售 、財務、品質控制、電腦視覺等。
他希望分享他的經驗，以簡單實用的方式教授，以圖形為基礎闡釋概念，以便學生更好的理解。
英文字幕：有
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