整合方法 ( Ensemble Methods )：用 Python 做資料科學的 Boosting、Bagging、Bootstrap 和統計機器學習。
Continue reading “用 Python 整合機器學習 : 隨機森林、 AdaBoost”用 Python 整合機器學習 : 隨機森林、 AdaBoost
使用 Python 學習最新的深度學習技術
運用最新潮的程式庫如 Tensorflow、Theano、Keras、PyTorch、CNTK、MXNet 建構深度學習系統。 在 AWS 上使用 GPU 更快速地訓練。
Continue reading “使用 Python 學習最新的深度學習技術”用 Python 做深度學習的自然語言處理
本課程由 Udemy 很受好評的 Lazy Programmer Inc 提供，它將引導你完整地實現 word2vec、GLoVe、詞嵌入 ( word embeddings ) 和情緒 ( sentiment ) 分析與遞迴網 ( recursive nets )，以及解決詞性標籤 ( POS，part-of speech tagging ) 和命名實體識別等經典 NLP 問題。
Continue reading “用 Python 做深度學習的自然語言處理”人工智慧：Python 中的強化學習( Reinforcement Learning )
完整的人工智慧指南，準備深度強化學習，使用股票交易應用程式來學習
Continue reading “人工智慧：Python 中的強化學習( Reinforcement Learning )”Python中的貝葉斯機器學習：A / B測試
如果有 UX 或是有成長駭客的經驗應該對 A/B 測試不會陌生，在網站或是 App 還沒大規模廣告行銷前先用兩款介面來測試使用者對於那一種介面會比較喜歡，這在產品處於 MVP 階段也經常會使用 A/B 測試來驗證想法，但是要如何評估收集到的 A/B 測試數據?
Continue reading “Python中的貝葉斯機器學習：A / B測試”深度學習預備知識：Python (V2+) 的 Numpy Stack
Numpy、Scipy、Pandas 和 Matplotlib Stack (堆棧)：為深度學習、機器學習和人工慧做準備
Continue reading “深度學習預備知識：Python (V2+) 的 Numpy Stack”深度學習預備知識：使用 Python 實作邏輯迴歸
這堂課是資料科學: 使用 Python 實作深度學習的先修課程，這個課程講師就開始帶入實作專案，預測使用者在網站上的操作，和臉部辨識
Continue reading “深度學習預備知識：使用 Python 實作邏輯迴歸”深度學習預備知識: 使用 Python 實做線性迴歸
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！
Continue reading “深度學習預備知識: 使用 Python 實做線性迴歸”資料科學: 使用 Python 實作深度學習
資料科學，大數據，機器學習是近幾年非常熱門的技術，人工智慧越來越進步，這些時髦的科技背後的原理是？ 這堂課很棒的是有教你理論與實作，實作的專案教你如何預測使用者在網站的操作，是否還會再回來，還會教你 Google TensorFlow ，講師一再強調他是要教你原理去理解這些是如何運作的，而不是教你如何使用 API 。
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