課程進行到了最後一周
如果你問我，我還記得些什麼...
大概就是每一周都會出現的 啤酒與尿布

學到了些什麼呢？
大概就是
從以前的 萬事問 Google
直接變成 萬事問 ChatGPT

所以 ChatGPT 是這樣敘述啤酒與尿布的XD

在 1990 年代，美國某大型零售商（常被傳說是 Walmart）發現一個看似毫無關聯的購物關係：啤酒與尿布常常被一起購買。

接著 ChatGPT 就會跟你說

這是一個 數據挖掘（Data Mining） 經典案例，使用的方法是 關聯規則分析（Association Rule Mining）

好的，到這裡其實都跟我的參賽主題沒有任何關係（咦！？）

這次的 keynote 是 Python, 所以就要透過 Python 來理解啤酒與尿布，Python 有現成的套件（如 mlxtend）可以做關聯規則分析

ChatGPT 表示：

mlxtend 就像是 scikit-learn 的外掛加強版，在關聯規則挖掘、集成學習和視覺化上特別好用。

簡單的說，mlxtend 全名是 Machine Learning Extensions，是一個基於 Python / scikit-learn 的延伸套件，由 data scientist Sebastian Raschka 開發，用來補充 scikit-learn 沒有的實用工具，特色功能是
Frequent Pattern Mining...（以下省略，有興趣請洽 ChatGPT)

（我知道螢幕前的您，現在臉上的表情應該是跟我一樣的XD）

看不懂沒關係，就直接召喚 mlxtend 吧！！
學過 Python 的都知道：
pip install mlxtend

不好意思，系統顯示 mlxtend 剛從火星連線中，我們等它一下下，明天再繼續～