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22_作業：模擬「不公正骰子」樣本點.mp4 23_Pandas 簡介.mp4 24_建立 DataFrame.mp4 25_將 DataFrame 轉為 NumPy 陣列範例.mp4 26_以「條件」過濾 DataFrame 資料.mp4 27_MatPlotLib 簡介.mp4 28_繪製折線圖.mp4 29_顯示圖形名稱、X&Y 軸標籤、與圖例.mp4 30_解決中文亂碼問題.mp4 31_繪製長條圖.mp4 32_繪製散佈圖.mp4 33_作業：台灣股票線圖繪製.mp4 34_SciPy 簡介.mp4 35_SciPy 常用子套件介紹.mp4 36_SciPy 範例.mp4 37_載入資料集.mp4 38_切分自變數、應變數.mp4 39_處理缺失資料.mp4 40_類別資料數位化.mp4 41_切分訓練集、測試集.mp4 42_特徵縮放.mp4 43_作業：健康檢查資料前處理.mp4 44_「迴歸」簡介.mp4 45_簡單線性迴歸：簡介與前處理.mp4 46_簡單線性迴歸理論與實作.mp4 47_評估簡單線性迴歸模型好壞.mp4 48_簡單線性迴歸：使用「快樂版」來做.mp4 49_簡單線性迴歸：將結果視覺化.mp4 50_線性迴歸成立前提.mp4 51_作業：台灣學童身高、體重評估.mp4 52_簡介與前處理.mp4 53_建立簡單線性迴歸做為對比.mp4 54_建立多元線性迴歸模型.mp4 55_「反向淘汰」降維演算法.mp4 56_用「快樂版」重做多元線性迴歸.mp4 57_比較兩個模型好壞.mp4 58_檢查是否符合五大前提.mp4 59_多元線性迴歸小節整理.mp4 60_作業：保險金額之預測.mp4 61_多項式迴歸簡介.mp4 62_資料前處理.mp4 63_多項式迴歸實作.mp4 64_以快樂版重做多項式迴歸.mp4 65_作業：預測發電機失效時間.mp4 66_邏輯迴歸簡介.mp4 67_資料前處理.mp4 68_邏輯迴歸實作.mp4 69_評估模型好壞.mp4 70_卡方檢定降維法.mp4 71_以快樂版重做邏輯迴歸.mp4 72_將結果視覺化.mp4 73_單純貝氏分類器簡介.mp4 74_資料前處理.mp4 75_實作單純貝氏分類器.mp4 76_交叉驗證.mp4 77_將結果視覺化.mp4 78_支援向量機理論說明.mp4 79_資料前處理.mp4 80_支援向量機的實作.mp4 81_參數優化的方法.mp4 82_決策樹原理解說.mp4 83_資料前處理.mp4 84_實作決策樹.mp4 85_將決策樹視覺化.mp4 86_隨機森林原理解說.mp4 87_資料前處理.mp4 88_隨機森林實作.mp4 89_PCA 降維法.mp4 90_K-平均法原理解說.mp4 91_資料前處理.mp4 92_實作 K-平均法.mp4 93_集群演算法視覺化.mp4 94_分析集群結果.mp4 教材 02_什麼是機器學習程式.pdf 03_人工智慧簡史.pdf 04_人工智慧各領域的關係.pdf 05_機器如何學習.pdf 06_機器學習要會的數學基礎.pdf 07_機器學習應用領域.pdf 08_機器學習所需工具.pdf 09_安裝.pdf 10_環境介紹與試用.pdf 11_除錯的方法.pdf 12_外掛套件的安裝方法.pdf 13_NumPy 簡介.pdf 14_建立陣列.pdf 15_讀寫元素.pdf 17_用產生樣本點.pdf 18_的切片運算.pdf 19_用計算統計量.pdf 20_陣列運算.pdf 21_常用函數.pdf 23_Pandas 簡介.pdf 24_建立.pdf 25_將轉為陣列.pdf 26_以「條件」過濾資料.pdf 27_簡介.pdf 28_繪製折線圖.pdf 29_顯示圖形名稱軸標籤、與圖例.pdf 30_解決中文亂碼問題.pdf 31_繪製長條圖.pdf 32_繪製散佈圖.pdf 34_SciPy 簡介.pdf 34_簡介.pdf 35_常用子套件介紹.pdf 36_讀取本身資訊.pdf 37_載入資料集.pdf 38_切分自變數、應變數.pdf 39_處理缺失資料.pdf 40_類別資料數位化.pdf 41_切分訓練集、測試集.pdf 42_特徵縮放.pdf 44_「迴歸」簡介.pdf 45_簡單線性迴歸：簡介與前處理.pdf 46_簡單線性迴歸：理論與實作.pdf 47_簡單線性迴歸：評估模型好壞.pdf 48_簡單線性迴歸：使用「快樂版」來做.pdf 49_簡單線性迴歸：將結果視覺化.pdf 50_線性迴歸成立前提.pdf 52_簡介與前處理.pdf 53_建立簡單線性迴歸做為對比.pdf 54_建立多元線性迴歸模型.pdf 55_「反向淘汰」降維演算法.pdf 56_用「快樂版」重做多元線性迴歸.pdf 57_比較兩個模型好壞.pdf 58_檢查是否符合五大前提.pdf 59_多元線性迴歸小節整理.pdf 61_多項式迴歸簡介.pdf 62_資料前處理.pdf 63_多項式迴歸實作.pdf 64_以快樂版重做多項式迴歸.pdf 66_邏輯迴歸簡介.pdf 67_資料前處理.pdf 68_邏輯迴歸實作.pdf 69_評估模型好壞.pdf 70_卡方檢定降維法.pdf 71_以快樂版重做邏輯迴歸.pdf 72_將結果視覺化.pdf 73_單純貝氏分類器簡介.pdf 74_資料前處理.pdf 75_實作單純貝氏分類器.pdf 76_交叉驗證.pdf 77_將結果視覺化.pdf 78_支援向量機理論說明.pdf 79_資料前處理.pdf 80_支援向量機的實作.pdf 81_參數優化的方法.pdf 82_決策樹原理解說.pdf 83_資料前處理.pdf 84_實作決策樹.pdf 85_將決策樹視覺化.pdf 86_隨機森林原理解說.pdf 87_資料前處理.pdf 88_隨機森林實作.pdf 89_降維法.pdf 90_平均法原理解說.pdf 91_資料前處理.pdf 92_實作平均法.pdf 93_集群演算法視覺化.pdf 94_分析集群結果.pdf 內容說明: 這門課不僅對機器學習所需的「數學知識」或「相關模型」解釋得相當清楚，也提供數十個課後作業，讓同學們練習，並由講師親自批改，絕對是您自修學會「機器學習」最好的選擇。 相關商品: YOTTA 線上課程 花藝美學堂 I 初學者必學8款花的造型課(含教材)Urban Botany(當代花藝師) 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(DVD版) YOTTA 線上課程 設計思考 & UI & UX｜思維轉換，打造友善體驗(含教材)彭其捷(UI,UX,設計思考教育訓練講師) 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(DVD版) YOTTA 線上課程 彩色禪繞畫｜用色彩點綴紓壓好生活(含教材) 小雅(亞洲禪繞認證教師Czt-Asia #1) 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(DVD版) YOTTA 線上課程 唐幼馨瑜伽系列│全身脂肪雕塑，擺脫凸小腹、寬屁股、大象腿 康健雜誌(最有影響力、最值得信賴的健康媒體) 影音教學 中文發音 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