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鐵人賽 AI & Data DAY 12

一同來挖掘 0 程式的Orange! 系列第 12 篇

技術〔Day12〕來做個小預測吧-Tree、Logistic Regression

經過了前兩天補充的小知識，今天我們就來用Orange做個預測看看唄! 匯入檔案&檢查這次用到的數據是水果與蔬菜的訓練集，需要的人可以直接點擊超連結進入...

Sin ‧ 2022-09-27 ‧團隊花栗鼠與她的朋友們

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鐵人賽影片教學 DAY 28

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 28 篇

技術 [Day-28] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 提升模型準確度 ( Improve Model Accuracy by Clustering in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 若內容有誤，還請留言指正，謝謝您的指教

Denny Chang ‧ 2021-09-28

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鐵人賽影片教學 DAY 27

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 27 篇

技術 [Day-27] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 建模與診斷 ( Modeling and Diagnosis 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(延續昨天) #步驟三: 建模&診斷 #隨機抽樣 group_1$default.payment.n...

Denny Chang ‧ 2021-09-27

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鐵人賽影片教學 DAY 24

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 24 篇

技術 [Day-24] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 取得真實資料集&說明 ( real data from UCI )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 資料集下載處影片程式碼 ## 應用五: 分群建模 #### library(dplyr) data <- re...

Denny Chang ‧ 2021-09-24

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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 28

R語言-預測方法大全系列第 28 篇

技術 [Day-28] 預測操作--SARIMA&斷點 (break points in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-28

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鐵人賽影片教學 DAY 26

R語言-預測方法大全系列第 26 篇

技術 [Day-26] 預測操作--SARIMA模型建立&診斷 (diagnose SARIMA model in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-26

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鐵人賽影片教學 DAY 25

R語言-預測方法大全系列第 25 篇

技術 [Day-25] 預測操作--SARIMA前提&參數調整 (SARIMA tuning in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-25

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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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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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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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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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鐵人賽影片教學 DAY 9

R語言-預測方法大全系列第 9 篇

技術 [Day-9] 預測觀念8-單熱變數(one hot encoding in r)

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鐵人賽影片教學 DAY 8

R語言-預測方法大全系列第 8 篇

技術 [Day-8] 預測觀念7-損失函數(loss function in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-08

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鐵人賽影片教學 DAY 7

R語言-預測方法大全系列第 7 篇

技術 [Day-7] 預測觀念6-隨機抽樣(random sampling in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-07

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鐵人賽影片教學 DAY 6

R語言-預測方法大全系列第 6 篇

技術 [Day-6] 預測觀念5-資料轉換(data transformation in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-06

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鐵人賽影片教學 DAY 5

R語言-預測方法大全系列第 5 篇

技術 [Day-5] 預測觀念4-離群值(find outlier in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-05

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鐵人賽影片教學 DAY 4

R語言-預測方法大全系列第 4 篇

技術 [Day-4] 預測觀念3-篩選自變量(choose variable in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-04

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鐵人賽影片教學 DAY 3

R語言-預測方法大全系列第 3 篇

技術 [Day-3] 預測觀念2-資料清洗(na值處理)

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Denny Chang ‧ 2020-09-03

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鐵人賽影片教學 DAY 2

R語言-預測方法大全系列第 2 篇

技術 [Day-2] 預測觀念1-名詞&流程簡介

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Denny Chang ‧ 2020-09-02

技術 〔Day12〕來做個小預測吧-Tree、Logistic Regression

技術 [Day-28] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 提升模型準確度 ( Improve Model Accuracy by Clustering in R.Studio )

技術 [Day-27] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 建模與診斷 ( Modeling and Diagnosis in R.Studio )

技術 [Day-24] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 取得真實資料集&說明 ( real data from UCI )

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

技術 [Day-28] 預測操作--SARIMA&斷點 (break points in r)

技術 [Day-26] 預測操作--SARIMA模型建立&診斷 (diagnose SARIMA model in r)

技術 [Day-25] 預測操作--SARIMA前提&參數調整 (SARIMA tuning in r)

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

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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)

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

技術 [Day-9] 預測觀念8-單熱變數(one hot encoding in r)

技術 [Day-8] 預測觀念7-損失函數(loss function in r)

技術 [Day-7] 預測觀念6-隨機抽樣(random sampling in r)

技術 [Day-6] 預測觀念5-資料轉換(data transformation in r)

技術 [Day-5] 預測觀念4-離群值(find outlier in r)

技術 [Day-4] 預測觀念3-篩選自變量(choose variable in r)

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