系列文章
Day 11 機器學習之決策樹（Decision Tree）
恭喜各位，經過前面 10 天的前情提要？？？之後，我們終於邁入機器學習(machine learning)的第一步----決策樹(Decision Tree)了...
Day 12 模型表現判斷、分析與 Random Forest
還記得上一篇教了大家該如何簡單的用決策樹模型來進行分類任務嗎？這篇要來簡單的語大家講解如何判斷模型的表現與 Performance Metrics 裡面各個數值...
Day 13 支援向量機 Support Vector Machine 介紹篇
今天要介紹的是另一個能夠處理分類問題的模型----支援向量機(Support Vector Machine)。看到他的名字有沒有覺得很莫名其妙，分看看都懂，合在...
Day 14 支援向量機 Support Vector Machine 實作篇
昨天理解且消化完 SVM 到底是什麼之後，我們就來進行簡單的實作吧！首先從 Python 開始（好像開賽到今天是第一次講解 Python ！？） Python...
Day 15 支援向量機 Support Vector Machine 語言特徵相關實作篇
相信經過前兩天的科普（強迫灌輸？？）之後，大家對 SVM 都有了相當的認識。不過，昨天的實作主要為了讓大家了解 SVM 切割方式，因此用了很簡單的資料集來做示範...
Day 16 羅吉斯迴歸 Logistic Regression 介紹篇
今天要來和大家介紹另一個模型啦～它就是羅吉斯迴歸(Logistic Regression)。羅吉斯迴歸是一種統計模型，用於判斷事件發生的機率。它可尋找不同特徵之...
Day 17 羅吉斯迴歸 Logistic Regression 實作篇
昨天介紹完 logistic regression 之後，今天當然要來實作一下了！今天的實作一樣會分成兩部分，上半部分為 Python，下半部分 R 的簡單實作...
Day 18 羅吉斯迴歸 Logistic Regression 語言相關特徵實作篇
按照慣例，在介紹完 logistic regression 和基礎的 Python 與 R 的 logistic regression 實作之後，我們就要進入到...
Day 19 聚類（集群）分析 Cluster Analysis
今天要跟大家分享的是聚類分析(cluster analysis)，又稱為集群分析、群分析等，是一種統計方法。這種統計方法常用在商業上、電腦科學、生物學和經濟學等...
Day 20 主成分分析 Principal Component Analysis (PCA)
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），在機器學習與統計學領域中仍被廣泛應用。其主要目的就是用來分析資料、降低資料維度...