iT邦幫忙

鐵人檔案

2019 iT 邦幫忙鐵人賽
回列表
AI & Data

大數據的世代需學會的幾件事 系列

鐵人鍊成 共 30 篇文章 | 38 人訂閱 訂閱系列文
DAY 1

Day1-程式語言、模組百百種 要如何選擇?(含30天文章架構)

【文章架構】 在AI人工智慧技術越來越成熟,數據資料越來越龐大下,機器學習演算法成千上萬種,該怎麼預先處理手上的數據、該怎麼分析哪些資料才是真正需要的、該使用什...

2018-10-16 ‧ 由 queenawu 分享
DAY 2

Day2-Python實作網路爬蟲

在網路上,常常在網頁中看到成千上萬的數據,要怎麼蒐集這些需要的資料呢? 既然是在網頁上,因此就需要可以解析Web標籤,而在PYTHON中,除了可以利用urlli...

2018-10-17 ‧ 由 queenawu 分享
DAY 3

Day3-輕鬆駕馭數據part1

在Day1-數據選擇中,有簡單介紹Numpy可以支援多維陣列處理,而在處理series資料時,常會合Pandas Dataframes相互使用。 數據集的來源相...

2018-10-18 ‧ 由 queenawu 分享
DAY 4

Day4-輕鬆駕馭數據part2

在上一篇文章中介紹完基礎的Numpy語法,主要提供多維的矩陣運算,而今天要來介紹的Pandas,基於Numpy多維矩陣運算之外,更是提供DataFrame的方法...

2018-10-19 ‧ 由 queenawu 分享
DAY 5

Day5-輕鬆駕馭數據part3

在上一篇文章(Day4-輕鬆駕馭數據part2)中,介紹陣列型態的資料,透過DataFrame的方法,將資料做整理、篩選、刪除...操作。今天要來持續介紹Pan...

2018-10-20 ‧ 由 queenawu 分享
DAY 6

Day6-輕鬆駕馭數據part4

前一篇中,介紹Pandas要如何處理數據有缺失值的情況,才能做正確的數值、統計運算, 今天要來介紹如何做分層索引(Hierarchical Indexing),...

2018-10-21 ‧ 由 queenawu 分享
DAY 7

Day7-輕鬆駕馭數據part5

在之前幾天,介紹缺失值的處理(Handling Missing Data)、分層索引(Hierarchical Indexing),今天要來介紹資料組合(Com...

2018-10-22 ‧ 由 queenawu 分享
DAY 8

Day8-什麼是機器學習?

在之前幾天講解,Python在資料數據上的基本操作,今天要來談談什麼是機器學習(Machine Learning),簡單來說,就是讓機器去學習,機器要如何去學習...

2018-10-23 ‧ 由 queenawu 分享
DAY 9

Day8-Scikit-learn介紹(1)

接下來幾天要來介紹Scikit-learn(SKlearn),SKlearn在python中提供大量常見的機器學習演算法和許多實用的資料集合,像是Iris以及手...

2018-10-24 ‧ 由 queenawu 分享
DAY 10

Day10-Scikit-learn介紹(2)

在昨天的文章中,簡單介紹SKlearn內有的資料集合,並且有簡單做一個線性回歸範例,今天要來一步一步講解,如何利用SKlearn中的模組來實做。 1.選擇一類模...

2018-10-25 ‧ 由 queenawu 分享