edu磨課師+ 應用機器學習於 Python 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
內容說明:
【課程簡介】
開課學校/機構:國立政治大學
課程發展年度:2021
課程類別:資訊工程_電腦
機器學習技巧被廣泛地運用在各種領域，包含：商業、金融、醫療等…甚至是犯罪治理，而資料分析更是資訊時代人才必備技能；其中，業界最常用來實踐此技術的語言則是Python，因此本課程選用此語言教授。
然而，本課程非Python語法課程，不會從頭教起。
建議同學先修完「商業AI系列磨課師」的Python課程再來修此門課，請先具備一定的程式能力或熟悉Python的語法。
【先備能力】
具備基本寫程式能力或熟悉Python的語法。
建議同學先修完「商業AI系列磨課師」的Python課程。
【學習目標】
課程涵蓋非常多商業範例，同學會對整個資料分析流程：從資料蒐集、視覺化探索、前處理、建立模型、解讀模型結果非常熟悉。
提升Python的熟練度，學會Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib等套件。
修完本課程，同學會對機器學習各大領域有完整的認識，並能依循課綱(學習地圖)進行自學深造。
注重同學在討論板的互動，讓同學培養提問題的技巧。
課程內容:
001_1-1-課程-標與適合對象.mp4
002_1-2-1-介紹機器學習-理解機器學習.mp4
003_1-2-2-介紹機器學習-機器學習種類.mp4
004_1-2-3-介紹機器學習-機器學習範疇.mp4
005_1-3-Python套件介紹.mp4
006_1-4-1-資料分析流程-(波-頓房價範例)-流程圖.mp4
007_1-4-2-資料分析流程-(波-頓房價範例)-Pandas簡單複習.mp4
008_1-4-3-資料分析流程-(波-頓房價範例)-載入並探索資料.mp4
009_1-4-4-資料分析流程-(波-頓房價範例)-資料視覺化.mp4
010_1-4-5-資料分析流程-(波-頓房價範例)-資料前處理.mp4
011_1-4-6-資料分析流程-(波-頓房價範例)-特徵選取.mp4
012_1-4-7-資料分析流程-(波-頓房價範例)-切割資料集.mp4
013_1-4-8-資料分析流程-(波-頓房價範例)-製作模型與衡量績效.mp4
014_2-1-1-線性迴歸-(Linear-Regression)-原理.mp4
015_2-1-2-線性迴歸-(Linear-Regression)-波-頓房價範例.mp4
016_2-2-1-羅吉斯迴歸-(Logistic-Regression)-原理.mp4
017_2-2-2-羅吉斯迴歸-(Logistic-Regression)-銀-分類範例.mp4
018_2-3-1-K-近鄰演算法-(KNN)-原理.mp4
019_2-3-2-K-近鄰演算法-(KNN)-Regressor-波-頓房價範例.mp4
020_2-3-3-K-近鄰演算法-(KNN)-Classifier-銀-分類範例.mp4
021_2-4-1-決策樹-(Decision-Tree)-原理.mp4
022_2-4-2-決策樹-(Decision-Tree)-Regressor-波-頓房價範例.mp4
023_2-4-3-決策樹-(Decision-Tree)-Classifier-鐵達尼號-存範例-上.mp4
024_2-4-4-決策樹-(Decision-Tree)-Classifier-鐵達尼號-存範例-下.mp4
025_3-1-1-樸素-葉斯-(Naive-Bayes)-原理.mp4
026_3-1-2-樸素-葉斯-(Naive-Bayes)-Classifier-銀-分類範例.mp4
027_3-2-1 -援向量機-(SVM)-原理.mp4
028_3-2-2--援向量機-(SVM)-Regressor-紅酒品質範例.mp4
029_3-2-3--援向量機-(SVM)-Classifier-紅酒品質範例.mp4
030_3-3-1-隨機森林-(Random-Forest)-原理.mp4
031_3-3-2-隨機森林-(Random-Forest)-Regressor-紅酒品質範例.mp4
032_3-3-3-隨機森林-(Random-Forest)-Classifier-鐵達尼號-存範例.mp4
033_3-4-1-極限梯度提升-(XGBoost)-原理.mp4
034_3-4-2-極限梯度提升-(XGBoost)-Regressor-紅酒品質範例.mp4
035_3-4-3-極限梯度提升-(XGBoost)-Classifier-鐵達尼號-存範例.mp4
036_3-5-1-模型優化-交叉驗證.mp4
037_3-5-2-模型優化-正規化、Early-Stop策略.mp4
038_3-5-3-模型優化-模型優化實作--不公開.mp4
039_4-1-分群.mp4
040_4-1-1-1-分群-階層式分群-(Hierarchical-Clustering)-原理.mp4
041_4-1-1-2-分群-階層式分群-(Hierarchical-Clustering)-購物商城顧客資料範例.mp4
042_4-1-2-1-分群-K-平均演算法-(K-means)-原理.mp4
043_4-1-2-2-分群-K-平均演算法-(K-means)-購物商城顧客資料範例.mp4
044_4-2-資料降維.mp4
045_4-2-1-1-資料降維-主成份分析-(PCA)-原理.mp4
046_4-2-1-2-資料降維-主成份分析-(PCA)-電商零售範例.mp4
047_4-2-2-1-資料降維-t-分布鄰域嵌入演算法-(t-SNE)-原理.mp4
048_4-2-2-2-資料降維-t-分布鄰域嵌入演算法-(t-SNE)--寫數字範例.mp4
049_4-3-關聯分析.mp4
050_4-3-1-1-關聯分析-先驗演算法-(Apriori)-原理.mp4
051_4-3-1-2-關聯分析-先驗演算法-(Apriori)-電商零售範例.mp4
052_4-3-2-1-關聯分析-頻繁模式增長-(FP-Growth)-原理.mp4
053_4-3-2-2-關聯分析-頻繁模式增長-(FP-Growth)-電商零售範例.mp4
054_5-1-數值問題-Regressor-的衡量指標.mp4
055_5-2-類別問題-Classifier-的衡量指標.mp4
056_5-3-結構化vs非結構化資料.mp4
057_5-4-網-爬蟲.mp4
058_5-4-1-網-爬蟲-網-結構分析.mp4
059_5-4-2-網-爬蟲-正規表達式.mp4
060_5-4-3-網-爬蟲-爬蟲實作-PTT八卦版範例-上.mp4
061_5-4-4-網-爬蟲-爬蟲實作-PTT八卦版範例-下.mp4
062_6-1-1 顧客價值管理-RFM分析.mp4
063_6-1-2-顧客價值管理-顧客分群.mp4
064_6-1-3-顧客價值管理-顧客終-價值.mp4
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068_6-2-3-2-PTT八卦版內容分析-詞性標記與實體辨別-下.mp4
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