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Python scikit-learn 機器學習實戰

使用機器學習實戰工具 Scikit-learn 實現眾多機器學習演算法

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資訊

使用機器學習實戰工具 Scikit-learn 實現眾多機器學習演算法

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集數 39集

Introduction 機器學習 Scikit-learn

1. 認識人工智慧

1. 認識人工智慧

2. 認識人工智慧-part2

2. 認識人工智慧-part2

3. 機器學習歷史

3. 機器學習歷史

4. Scikit公開資料集

4. Scikit公開資料集

5.第一次接觸機器學習

5.第一次接觸機器學習

Linear Model 線性模型

線性回歸 Linear Regression

線性回歸 Linear Regression

多項式線性回歸 Polynomial Linear Regression

多項式線性回歸 Polynomial Linear Regression

貝氏線性回歸 Bayesian Linear Regression

貝氏線性回歸 Bayesian Linear Regression

邏輯線性回歸 Logistic Linear Regression

邏輯線性回歸 Logistic Linear Regression

Useful Tools

Save and Load 你必須要會的存檔讀檔

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Matplotlib ( Python 最流行的視覺化套件 )

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Pandas ( Python 裡的 Excel )

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Seabon ( Python 裡的高階視覺化套件 )

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Navie Bayes

1. 貝氏定理

1. 貝氏定理

多類、多標籤、多輸出

多類、多標籤、多輸出

Support Vector Machine 支持向量機

Stochastic Gradient Descent 隨機剃度下降

SGD的分類與回歸

SGD的分類與回歸

其他最佳化

其他最佳化

常見問題與解答

蒙提霍爾問題（Monty Hall problem）

蒙提霍爾問題（Monty Hall problem）

Metrics 評價指標

Nearest Neighbors 最近鄰居

Trees Models 樹的模型

輸入與輸出

cross validation

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Feature Selection

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Decomposition 降維

Principle Component Analysis (PCA)

Principle Component Analysis (PCA)

Clustering 群聚

簡介與Kmeans

簡介與Kmeans

高級輔助技巧