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課程已於 2021 年 8 月更新
學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !
本課程的主題包括 :
資料探索與視覺化
神經網路和深度學習
模型評估與分析
Python 3
Tensorflow 2.0
Numpy
Scikit-Learn
資料科學與機器學習專案和工作流程
在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
轉移學習( Transfer Learning )
影像辨識和分類
訓練/測試並交叉驗證
監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
決策樹和隨機森林
整體學習( Ensemble Learning )
調整超參數( Hyperparameter Tuning )
採用 Pandas 資料框解決複雜任務
採用 Pandas 處理 CSV 檔
採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
如何為你的分析清理並準備你的資料
K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
支援向量機( Vector Machines )
迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
配合 Google Colab 採用 GPUs
https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/
隨機森林python 在 TechOrange 科技報橘 Facebook 的最讚貼文
有架構地點出「操作項目、如何操作、改善效果」很重要。你可以說「利用 Python 的隨機森林(Random Forest),做出一個自動產品分類模型,幫助節省 40% 的時間」
隨機森林python 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答
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
還有很多,很多!
https://softnshare.com/python-for-machine-learning-data-science-masterclass/
隨機森林python 在 #請益#請益隨機森林python Matlab - 軟體工程師板 | Dcard 的美食出口停車場
請問有人有用過python 或Matlab做過隨機森林分類及預測的模型嗎?我套了網路上的程式碼,他的資料是用python資料庫裡的鳶尾花,但我套用到自己設的 ... ... <看更多>
隨機森林python 在 機器學習_ML_RandomForestClassifier(隨機森林) | Facebook 的美食出口停車場
多數的實作中,我們會採scikit-learn的預設置! 記得,隨機森林不需要做任何的資料預處理(標準化或是正規化、降維). IMPORT. ... <看更多>