[第2天]機器學習基礎概念 - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

2019 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 3

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自我挑戰組

資料工程師的Machine Learning/工作學習歷程系列第 3 篇

[第2天]機器學習基礎概念

2019鐵人賽

2018-10-03 15:44:16

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How to Lie With Statistics
我們利用計算機來彰顯數據背後的含意。
一般來說並不存在最好的算法或是可以給出最好結果的算法。

基本名詞：
- 訓練集：用於訓練機器學習算法的數據樣本集合。
- 目標變量：(分類算法中通常是類別型；回歸算法中通常是連續型的)是機器學習算法的預測結果。
- 特徵(屬性)：為訓練樣本集的列，多個特徵聯繫在一起型成一個訓練樣本。
- 監督學習：須知道要預測什麼(v.s非監督學習)
- 分類：離散數據適用，例如分鳥類
- 預測：連續型變數適用，例如預測會員會不會續約
- 非監督學習：不需知道要預測什麼
- 聚類：將數據及分成由類似對象組成的多個類
- 密度估計：尋找描述數據統計值的過程

在進行機器學習前，須對資料進行清理及了解，避免垃圾進垃圾出的情況，而簡單的視覺化會是很好的方法檢查與觀察數據的分佈。需針對異常值、缺失值及缺失原因與特徵與其類別、頻率進行了解。

[第3天]k-近鄰算法(KNN)

[第4天]k-近鄰算法(KNN)-2

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1 則留言

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Darwin Watterson

iT邦好手 1 級 ‧ 2018-10-03 15:47:38

標題第二天跟第三天好像打反了...

回應 2
檢舉

nora1171 iT邦新手 5 級 ‧ 2018-10-04 14:01:43 檢舉

因為我發現我在打的時候內容順序打反了Q

Darwin Watterson iT邦好手 1 級 ‧ 2018-10-04 14:08:02 檢舉

只是剛好閒逛發現,哈哈! ＭＬ主題的戰況也很激烈，加油吧

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