技術 Day11：引入AI—機器學習概述與數據預處理

在這一節中，我們將探索機器學習在金融中的應用場景，例如我們可以直接想到的預測股價！並學習如何使用Scikit-Learn庫。為了為機器學習模型準備高質量的訓練數...

技術 機器學習 挑戰 - Day 8

續上一篇機器學習 挑戰 - Day 7 scikit-learn - 用於構建分類器的最基本的機器學習算法這是 Python 中最廣為人知的機器學習模組，主要用...

技術 Day 10. 資料前處理、遺失值處理、探索式資料分析 [PYTHON] (補充一)

資料前處理、遺失值處理、探索式資料分析 [PYTHON] (補充一) Python 匯入常用套件 資料整理 讀取資料、輸出資料 基本資料清理常用指令、單一填...

技術 我們的基因體時代-AI, Data和生物資訊 Day09-合成生物學與機器學習

上一篇我們的基因體時代-AI, Data和生物資訊 Day08-合成生物學與機器學習分享合成生物學領域跟機器學習的應用，如何使用機器學習的方法來減少實驗的次數，...

技術 伸縮自如的Flask [day 26] Flask with ML

github:https://github.com/wilsonsujames/ML_on_web 資料集:https://www.kaggle.com/shw...

技術 [第11天]30天搞懂Python-機器學習(scikit-learn)

前言 使用scikit-learn函式庫來試試機器學習。 程式實作 安裝 scikit-learn pip install -U scikit-learn...

技術 結合交叉驗證之遞迴特徵刪除簡介(recursive feature elimination with cross-validation)

前言 結合交叉驗證之遞迴特徵刪除(recursive feature elimination with cross-validation, RFECV)屬於特徵...

技術 [ML] Pipeline無法縮放目標之解決方法

本偏示範了如何將Pipeline與TransformedTargetRegressor結合，前者負責處理輸入特徵的縮放；後者針對目標輸出作縮放。若有更進一步需求...

技術 如何儲存並且呼叫scikit-learn模型

前言: 為了怕自己忘記，趕緊發一下文章，這是一篇關於如何將訓練好的scikit-learn模型進行保存以及再次呼叫，代碼中的範例只是簡單的5個數字的加法。 有兩...

技術 [第二天] 資料分析神兵利器 Python & Scikit-learn & Anaconda

大蟒蛇Anaconda 未來世界裡資料是石油是鑽石，那要選擇什麼挖礦機器才能符合我們呢。這裡有列了十種可以用上的語言與他們的優劣，對於資料分析來說或許R與Pyt...

技術 [第 26 天] 機器學習（6）隨機森林與支持向量機

我們今天繼續練習 Python 的 scikit-learn 機器學習套件，延續 [第 25 天] 機器學習（5）整體學習，討論倍受歡迎的分類器隨機森林（Ran...

技術 [第 25 天] 機器學習（5）整體學習

我們今天仍然繼續練習 Python 的 scikit-learn 機器學習套件，還記得在 [第 23 天] 機器學習（3）決策樹與 k-NN 分類器中我們建立了...

達標好文 技術 [第 24 天] 機器學習（4）分群演算法

我們今天依舊要繼續練習 scikit-learn 機器學習套件，經過三天的監督式學習（迴歸與分類）實作，稍微變換一下心情來練習非監督式學習中相當重要的分群演算法...

技術 [第 23 天] 機器學習（3）決策樹與 k-NN 分類器

我們今天要繼續練習 scikit-learn 機器學習套件，還記得在昨天有提到 Logistic 迴歸雖然冠有迴歸的名稱，但實際上是一個二元分類（Binary...

技術 [第 22 天] 機器學習（2）複迴歸與 Logistic 迴歸

我們今天要繼續使用 scikit-learn 機器學習套件延續昨天的線性迴歸，練習一個複迴歸以及一個 Logistic 迴歸。如果你還記得 scikit-lea...

達標好文 技術 [第 21 天] 機器學習 玩具資料與線性迴歸

我們在 [第 17 天] 資料角力提過，資料角力的目的是為了視覺化或者機器學習模型需求，必須將資料整理成合乎需求的格式。資料視覺化聽來直觀，那麼關於機器學習呢？...