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本課程教你如何使用在機器學習,資料科學與統計中的一種流行技術:線性迴歸。從根本上包含了理論:解決方案的推導,以及對現實世界問題的應用。向你展示如何在 Python 中編寫自己的線性迴歸模組。
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1. [網頁設計] Learn PSD to HTML : Responsive Portfolio Website Design
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1. [多媒體] Adobe Premiere Pro Audio Editing A Masterclass
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2. [線性迴歸(理論)] Theoretical Machine Learning From Scratch - Linear Models
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機器學習 線性迴歸 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳貼文
課程已於2021年1月更新,如果想要使用優惠價購買課程,可以參考 https://bit.ly/3oS4ZSG
這門課是由 udemy 熱門講師 Jose Portilla 所主講
課程內容是什麼?
歡迎來到在網際網路上最完整的學習資料科學和機器學習的課程!在教完兩百多萬學生之後,我花了一年多的時間把我認為最好的方法放在一起,幫助你從零到高手學到用 Python 實現資料科學和機器學習!
這個綜合課程的設計與通常要花費數千美元的訓練營相當,最終課程將包括以下主題:
用 Python 程式設計
Python 的 NumPy
深入研究 Pandas 資料分析
全面瞭解 Matplotlib Programming Library
深入可做資料視覺化的 seaborn
使用 SciKit Learn 的機器學習,包括:
線性迴歸( Linear Regression )
正規化( Regularization )
Lasso Regression
Ridge Regression
Elastic Net
K 最近鄰( Nearest Neighbors )
K 均值叢集( Means Clustering )
決策樹
隨機森林
自然語言處理( NLP )
支援向量機
階層叢集( Hierarchal Clustering )
DBSCAN
主成分分析( PCA )
Manifold Learning
模型部署
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「孫在陽」直播-數據科學與雲遄運算2.Data cleaning up
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孫在陽老師主講,[email protected]
範例、講義下載:https://goo.gl/ytzRxT
時間軸
00:00 簡介
03:40 數據科學
09:30 大數據分析與統計分析的差別
13:35 AI是什麼
14:52 圖靈測試 Turing test
17:35 機器學習
20:47 建模
21:58 用線性迴歸做預測
26:46 用羅吉斯迴歸做分類
28:54 其他機器學習
31:28 研究目的
33:21 數據來源的差別
42:58 取得 Azure API for FHIR 數據
01:10:00 資料清理
01:19:48 如何展開資料
01:37:40 描述性統計:樣本個數
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