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Data Technology

使用Python進行資料分析 系列

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 197 人訂閱 訂閱系列文 團隊i.m.a.c_wishing_well
DAY 21

[Day21]Pandas就能輕易將資料視覺化!

今天是第21天了! 前兩天說明了matplotlib是如何將資料視覺化的,今天就要來看看如何用Pandas就可以將資料視覺化! 首先,先import impor...

2018-01-09 ‧ 由 plusone 分享
DAY 22

[Day22]Bokeh更簡單的資料視覺化!

嗨嗨,來到第22天了! 今天要說明的是python中一個叫Bokeh的套件,在前面所提到的都是讓圖以靜態的方式呈現,而Bokeh則可以讓圖表呈現動態的樣子,像是...

2018-01-10 ‧ 由 plusone 分享
DAY 23

[Day23]Beautiful Soup網頁解析!

哈囉!今天是鐵人賽的第23天! 今天要來說明Beautiful Soup這個Python的套件! Beautiful Soup is a Python lib...

2018-01-11 ‧ 由 plusone 分享
DAY 24

[Day24]什麼是機器學習Machine Learning?

嗨,今天是鐵人的第24天! 今天就來聊聊什麼是Machine Learning吧! 機器學習是實現人工智慧的一個途徑,即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。...

2018-01-12 ‧ 由 plusone 分享
DAY 25

[Day25]機器學習:特徵與標籤!

嗨,今天是第25天,昨天開始介紹了何謂機器學習,機器學習有哪些類型, 今天我們說明機器學習內的名詞:特徵(features)與標籤(labels),未來也會用這...

2018-01-13 ‧ 由 plusone 分享
DAY 26

[Day26]機器學習:KNN分類演算法!

嗨!今天是第26天,之前介紹完了基本的機器學習概念了,這次要說明一個K-近鄰演算法(K Nearest Neighbor)! 主要內容: 什麼是KNN 如何用...

2018-01-14 ‧ 由 plusone 分享
DAY 27

[Day27]機器學習:建立線性迴歸資料與預測!

嗨,今天是鐵人賽的第27天啦! 今天要介紹的是一個簡單的預測法:線性迴歸(linear regression)! 主要內容: 什麼是線性迴歸 建立隨機迴歸資料...

2018-01-15 ‧ 由 plusone 分享
DAY 28

[Day28]機器學習:特徵標準化!

嗨,今天是第28天! 今天要來聊聊機器學習中的特徵標準化(normalization),包含: 什麼是特徵標準化? 為什麼要標準化? 特徵標準化怎麼做? 什...

2018-01-16 ‧ 由 plusone 分享
DAY 29

達標好文 [Day29]機器學習:交叉驗證!

倒數第二天! 今天要來看機器學習中很重要的交叉驗證(Cross validation): 交叉驗證 一般來說我們會將數據分為兩個部分,一部分用來訓練,一部分用來...

2018-01-17 ‧ 由 plusone 分享
DAY 30

[Day30]完結篇:模組儲存&總結!

今天終於到了最後一天了,我們之前提過機器學習的演算法,現在我們要說明如何將訓練的model儲存起來,這樣下次要使用時就可以不需要再再重新訓練一次: 程式碼 要將...

2018-01-18 ‧ 由 plusone 分享