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Day3 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班),記錄學習內容(6/30-8/20)

人工智慧與機器學習概論

上午教導線性回歸,老師先說明機器學習主要使用3類模型:

*Linear Model

  1. 線性回歸
  2. Logistic Regression
  3. 其他: ex-Lasso, Ridge

*Non-Linear Model

  1. Decision Tree 決策樹
  2. 貝氏分類
  3. Neurel Network
  • Ensemble Model
  1. Ensemble Learning
  2. Random Forest
  3. Adaboost
  4. Xgboost

依照特徵及標籤,區分為監督式學習、非監督式學習、強化學習。

下午使用colab線上開發,依照 CRISP-DM design 方法,參照sklearn來實作練習,操作流程

  • Step 1: Load Data
  • Step 2: Prepare X, Y
  • Step 3: Build ML Model
  • Step 4: Evaluate Model

今日感想,雖然之前有學過一些機器學習,但今天有感受到不同老師教的東西都不太一樣,希望未來能夠整合相關的知識與技巧。


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