鐵人檔案
初次進入大數據的世界，要使用什麼工具來達成資料視覺化呢?要使用什麼工具來達成人工智慧AI呢?透過Python程式語言有哪些好用的模組可以使用在資料科學上呢?
經過數據處理，透過數據分析，再來一一介紹各個機器學習的演算法適合使用在什麼資料分析上ex.支持向量機(SVM,Support Vector Machine)、神經網路(Neural networks)、主成分分析( PCA,Principal Component Analysis)...等。
昨天介紹完超參數模型(Hyperparameters and Model Validation)，今天要來介紹如何利用SKlearn實作特徵工程(Feature...
昨天介紹完SKlearn中的Feature Engineer，今天要來介紹貝氏分類器(Naive Bayes Classification)，該分類器模型在20...
昨天介紹完貝氏分類器(Bayes Classification)，有沒有覺得SKlearn內的函數真的很好用呀!今天要來介紹常用的線性迴歸(Linear-Reg...
昨天介紹完Linear Regression，今天要來繼續介紹高斯函數在Linear-Regression的應用。高斯函數本身不是SKlearn中的模組，因此，...
今天要來介紹支持向量機(Support Vector Machines,SVM)，我覺得它是最方便、好用的監督式演算法，主要可以用來做模式辨識、分群、回歸的機器...
昨天介紹完支持向量機SVM，今天要來介紹決策樹Decision Trees，決策樹簡單來說就是把資料集以一棵樹呈現。一顆決策樹包含節點、分支、葉子，並根據條件將...
今天要來講解隨機森林Random Forests，接續上一節所講解的決策樹Decision Trees，並且有提到說Random forest是建立在決策樹上的...
剛剛讀了一下之前的統計學，要了解Machine Learning的數學原理，除了線性代數、統計學、還有一點點工數，最近都在惡補的說(哀~)XD。今天要來講解主成...
今天要來講解K-Means，它是一個常見的非監督式(unsupervised)分群的演算法，他是利用向量距離來做聚類，演算法步驟如下： 首先，在n個向量任選m...
在上一節介紹k-means是以資料數據離中心的距離，來將資料進行聚類，若是資料分布於邊界上，很容易會出現資料分類不正確，今天要來講解高斯混合模型(Gaussia...
