2023 iThome 鐵人賽

DAY 1

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AI & Data

紮實的ML機器學習原理～打造你對資料使用sklearn的靈敏度系列第 1 篇

DAY 1 「開賽說明」Sklearn解釋了機器學習的傻傻分不清楚～

15th鐵人賽

2023-09-16 21:34:25

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不免俗剛跨入小白迴歸/分類/聚類/降維傻傻分不清楚

先賣個關子後面就會跟你解釋
只要過關不管什麼樣的題目離職預測/機台瑕疵檢測等等你都不怕
自己都知道挑哪種演算法

使用自https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html

數據預處理
缺失值處理
特徵縮放和標準化
特徵選擇
監督學習
簡單線性回歸和多元線性回歸
分類模型（如 K-最近鄰算法，決策樹，支持向量機）
模型評估和性能指標
非監督學習
聚類算法（如 K-均值聚類）
主成分分析 (PCA) 和 t-分佈隨機近鄰嵌入 (t-SNE)
交叉驗證和模型選擇
K 折交叉驗證
網格搜索和超參數調優
模型性能評估

DAY 2 「sklearn」調用演算法10步驟你也是大神～

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