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鐵人賽 Software Development DAY 7

軟體開發中不會寫code的PM日常系列第 7 篇

技術將質化轉為量化的數據分析

不管是問卷分析還是在看用戶的使用資料，都充斥著許多密密麻麻的資料，這些值化的資料最後都會轉換成量化的資料，幫助產品經理做決策時參考，因此今天要來分享非常重要的...

dingyat56 ‧ 2021-09-19

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鐵人賽 AI & Data DAY 1

時間序列分析與預測方法大全系列第 1 篇

技術 [Day1] 時間序列分析：時間序列資料屬性拆解

歡迎來到【時間序列分析與預測方法大全】第一篇！本篇我們會介紹時間序列資料所包含的屬性。先對資料特性有基本認識後，進入到方法和模型時才不會對各種名詞產生問號哦～...

Kyle ‧ 2021-09-16

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鐵人賽 AI & Data DAY 8

從零開始的套牢生活 - AI股票預測系統系列第 8 篇

技術 [Day 8] 從零開始的股票預測 - 技術指標與相關係數

一、技術指標(Technical Indicator) 技術指標：投資者用來做技術分析時，會使用到的資料，通常會是由價格、量或是其他公開資料組成，它能夠用簡...

Greysuki ‧ 2021-09-13

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鐵人賽影片教學 DAY 13

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 13 篇

技術 [Day-13] R語言 - GMM高斯混和模型實作-上 ( GMM in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 library(naniar) data(iris) any_na(iris) #前置1: chk NA...

Denny Chang ‧ 2021-09-13

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鐵人賽影片教學 DAY 8

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 8 篇

技術 [Day-8] R語言 - K - means 實作 ( K - means in R.Studio)

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 library(naniar) data(iris) any_na(iris) #前置1: chk NA...

Denny Chang ‧ 2021-09-08

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鐵人賽影片教學 DAY 6

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 6 篇

技術 [Day-6] R語言 - 怎麼選分群群數 & 距離? ( Clustering Distance & Index )

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Denny Chang ‧ 2021-09-06

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技術 R語言-正規化迴歸預測-ridge & lasso (ridge & lasso regression in r)

廢話不多說，直接附上code影片含有程式碼詳細解說，若有誤再煩請告知，謝謝 library(glmnet) library(dplyr) library(gg...

Denny Chang ‧ 2021-01-22

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技術非線性迴歸-多項式迴歸 (polynomial regression in r)

廢話不多說，直接附上code影片含有程式碼詳細解說，若有誤再煩請告知，謝謝 data(iris) iris <- iris[,-c(5)] #找自變數...

Denny Chang ‧ 2021-01-17

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技術 panel data regression in r

廢話不多說，直接附上code影片含有程式碼詳細解說，若有誤再煩請告知，謝謝 library(plm) data("Produc") pan...

Denny Chang ‧ 2021-01-08

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技術 R語言-視覺化- 世界地圖( map in r.studio )

廢話不多說，直接附上code影片含有程式碼詳細解說，若有誤再煩請告知，謝謝資料下載處 library(ggplot2) library(dplyr) lib...

Denny Chang ‧ 2020-12-25

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技術 R語言-視覺化-雙y軸圖 (two y axis in r.studio)

廢話不多說，直接附上code影片含有程式碼詳細解說，若有誤再煩請告知，謝謝 library(ggplot2) library(dplyr) data <...

Denny Chang ‧ 2020-12-06

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鐵人賽影片教學 DAY 29

R語言-預測方法大全系列第 29 篇

技術 [Day-29] 預測觀念9-提升模型準確度(minimize predict error)

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Denny Chang ‧ 2020-09-29

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鐵人賽影片教學 DAY 27

R語言-預測方法大全系列第 27 篇

技術 [Day-27] 預測操作--SARIMA模型預測 (SARIMA model in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-27

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鐵人賽影片教學 DAY 24

R語言-預測方法大全系列第 24 篇

技術 [Day-24] 預測操作--時間序列簡介 (time series in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-24

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鐵人賽影片教學 DAY 23

R語言-預測方法大全系列第 23 篇

技術 [Day-23] 預測操作--SVM-下 (SVM tuning in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-23

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鐵人賽影片教學 DAY 22

R語言-預測方法大全系列第 22 篇

技術 [Day-22] 預測操作--SVM-上 (SVM predict in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-22

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鐵人賽 Software Development DAY 7

Mendix從入門到了解，工程師和業務都要知道低代碼平台是什麼系列第 7 篇

技術新手的Domain model要如何建立

Mendix的領域模型(domain model)混合了商業邏輯與軟體工程的物件導向概念。在一個模組裡，我們要創立多個實體(entity)並描述他們之間的關係。...

Mel ‧ 2020-09-21

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技術電子商務數據蒐集工具的3種最實用用法

目錄 3電子商務數據的實際使用 3種流行的電子商務數據抓取工具結論在當今的電子商務世界中，隨著電子商務企業主之間的競爭逐年加劇，電子商務數據抓取工具在全...

erika ‧ 2020-09-21

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鐵人賽影片教學 DAY 21

R語言-預測方法大全系列第 21 篇

技術 [Day-21] 預測操作--xgb-下 (xgb predict in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-21

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鐵人賽影片教學 DAY 20

R語言-預測方法大全系列第 20 篇

技術 [Day-20] 預測操作--xgb-中 (xgb tuning in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-20

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鐵人賽影片教學 DAY 19

R語言-預測方法大全系列第 19 篇

技術 [Day-19] 預測操作--xgb-上 (gb xgb in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-19

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鐵人賽影片教學 DAY 18

R語言-預測方法大全系列第 18 篇

技術 [Day-18] 預測操作--隨機森林-下 (random forest tuning in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-18

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鐵人賽影片教學 DAY 17

R語言-預測方法大全系列第 17 篇

技術 [Day-17] 預測操作--隨機森林-上 (random forest in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-17

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鐵人賽影片教學 DAY 16

R語言-預測方法大全系列第 16 篇

技術 [Day-16] 集成學習簡介(ensemble learning introduction)

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Denny Chang ‧ 2020-09-16

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鐵人賽影片教學 DAY 15

R語言-預測方法大全系列第 15 篇

技術 [Day-15] 預測操作--決策樹-下 (CART-pruning tree in r)

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鐵人賽影片教學 DAY 14

R語言-預測方法大全系列第 14 篇

技術 [Day-14] 預測操作--決策樹-上 (CART-decision tree in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-14

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鐵人賽影片教學 DAY 13

R語言-預測方法大全系列第 13 篇

技術 [Day-13] 預測操作--羅吉斯迴歸-下 (glm-logistic regression in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-13

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鐵人賽影片教學 DAY 12

R語言-預測方法大全系列第 12 篇

技術 [Day-12] 預測操作--羅吉斯迴歸-上 (glm-logistic regression in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-12

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鐵人賽影片教學 DAY 11

R語言-預測方法大全系列第 11 篇

技術 [Day-11] 預測操作--線性迴歸-下 (linear regression in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-11

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鐵人賽影片教學 DAY 10

R語言-預測方法大全系列第 10 篇

技術 [Day-10] 預測操作--線性迴歸-上 (linear regression in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-10

技術 將質化轉為量化的數據分析

技術 [Day1] 時間序列分析：時間序列資料屬性拆解

技術 [Day 8] 從零開始的股票預測 - 技術指標與相關係數

技術 [Day-13] R語言 - GMM高斯混和模型 實作-上 ( GMM in R.Studio )

技術 [Day-8] R語言 - K - means 實作 ( K - means in R.Studio)

技術 [Day-6] R語言 - 怎麼選 分群群數 & 距離? ( Clustering Distance & Index )

技術 R語言-正規化迴歸預測-ridge & lasso (ridge & lasso regression in r)

技術 非線性迴歸-多項式迴歸 (polynomial regression in r)

技術 panel data regression in r

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技術 R語言-視覺化-雙y軸圖 (two y axis in r.studio)

技術 [Day-29] 預測觀念9-提升模型準確度(minimize predict error)

技術 [Day-27] 預測操作--SARIMA模型預測 (SARIMA model in r)

技術 [Day-24] 預測操作--時間序列簡介 (time series in r)

技術 [Day-23] 預測操作--SVM-下 (SVM tuning in r)

技術 [Day-22] 預測操作--SVM-上 (SVM predict in r)

技術 新手的Domain model要如何建立

技術 電子商務數據蒐集工具的3種最實用用法

技術 [Day-21] 預測操作--xgb-下 (xgb predict in r)

技術 [Day-20] 預測操作--xgb-中 (xgb tuning in r)

技術 [Day-19] 預測操作--xgb-上 (gb xgb in r)

技術 [Day-18] 預測操作--隨機森林-下 (random forest tuning in r)

技術 [Day-17] 預測操作--隨機森林-上 (random forest in r)

技術 [Day-16] 集成學習簡介(ensemble learning introduction)

技術 [Day-15] 預測操作--決策樹-下 (CART-pruning tree in r)

技術 [Day-14] 預測操作--決策樹-上 (CART-decision tree in r)

技術 [Day-13] 預測操作--羅吉斯迴歸-下 (glm-logistic regression in r)

技術 [Day-12] 預測操作--羅吉斯迴歸-上 (glm-logistic regression in r)

技術 [Day-11] 預測操作--線性迴歸-下 (linear regression in r)

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