使用 Python 和 Scikit Learn 建立 10 個實用的專案並提高你的機器學習技能
Continue reading “使用 Python 實做機器學習分類新手訓練營”使用 Python 實做機器學習分類新手訓練營
機器學習與人工智慧: 在 Python 中支援向量機 (Support Vector Machines )
使用 Python 實現分類( Classification )與迴歸( Regression )的人工智慧( AI )與資料科學演算法
Continue reading “機器學習與人工智慧: 在 Python 中支援向量機 (Support Vector Machines )”MEAP 搶鮮線上課程 –Deep Learning with R in Motion
課程簡介
Deep Learning with R in Motion 教你使用功能強大的 Keras 程式庫( library )及其 R 語言介面將深度學習應用於文字和影像。這個
完整的機器學習與強化學習 2023
使用 Python 、數學和程式庫（例如：SKlearn、Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Gym）開啟機器學習和資料科學時代
Continue reading “完整的機器學習與強化學習 2023”Math for Machine Learning : Open Doors to Data Science and Artificial Intelligence
書籍介紹
從自動駕駛汽車和推薦系統到語音和人臉識別，機器學習是未來的發展方向。您想學習機器學習背後的數學，進入資料科學和人工智慧這些震撼人心的領域嗎？
NLP – 用 Python 實現自然語言處理
學習使用機器學習、Spacy、NLTK、SciKit-Learn、深度學習等進行自然語言處理
Continue reading “NLP – 用 Python 實現自然語言處理”Python 範例：透過互動式的 Jupyter 和數學解釋流行的機器學習演算法
對於這個儲存庫的 octave / matlab 版本，請查看 machinelearning-octave 專案。
Continue reading “Python 範例：透過互動式的 Jupyter 和數學解釋流行的機器學習演算法”這個儲存庫包含使用 Python 實現流行機器學習演算法的範例，並解釋了其背後的數學原理。 每個演算法都有互動式的 Jupyter Notebook 示範，可以讓你玩訓練資料、演算法配置，並立即在瀏覽器中檢視結果、圖表和預測。 在大多數情況下，這些解釋都是基於 Andrew Ng 的這門偉大的機器學習課程。
機器學習與人工智慧的數學基礎
學習機器學習的核心數學概念，學習如何在 R 和 Python 中實現它們
Continue reading “機器學習與人工智慧的數學基礎”Manning Livevideo 線上課程 – AWS Machine Learning in Motion
課程簡介
你可以使用機器學習來進行資料分析，而不需要掌握大量複雜的數學、框架和編碼技術。 在亞馬遜網路服務平臺上提供的機器學習服務是一個完美的開始方式，即使你以前從未建立過機器學習模型。 這個互動式 liveVideo 課程為您提供了一個使用 AWS 進行機器學習的速成課程，教你如何構建一個全面可運作的預測演算法
Continue reading “Manning Livevideo 線上課程 – AWS Machine Learning in Motion”機器學習的特徵工程
學習插補( imputation )、變量編碼( variable encoding )、離散化( discretization )、特徵提取( feature extraction )、如何處理日期時間( datetime )、離群值( outliers )等。
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