鐵人檔案
Machine Learning A-Z 是Udemy上的一門熱門資料科學課程
希望透過本競賽每日學習這門課
同時將筆記記錄下來分享給更多想學習的同學
本系列文章是針對 Udemy 上的熱門機器學習課程 - Machine Learning A-Z in Chinese 所做的學習筆記因為報名課程許久都未能上完...
Anaconda 安裝 本課程會使用到Ｒ與Python 語言, 我只會著重在python 語言的範例上對Ｒ有興趣的同學可以到Udemy 上報名這個課程, 看老師...
Missing Data 上一篇提到數據預處理的章節本篇繼續從Missing Data(缺失數據)開始缺失數據是常見的數據集問題之一, 也就是數據集並不完整可能...
Categorical Data 分類數據 上一篇提到數據預處理的章節本篇繼續從分類數據開始 這是我們目前的raw data若我們今天想將Country 欄位...
資料分類 訓練集與數據集 所謂的機器學習, 就是要讓機器學習數據間的關係, 並且用學習到的結果對新數據做預測機器會透過學習不斷修改自己的模型, 學習時便會用到訓...
目前為止已經學完了所有Data Preprocessing 會用到的技能讓我們來複習一下 前三項比較像是基本python 的語法 第四項開始講如何處理缺失的數據...
情境 開始簡單線性回歸之前, 先看一下今天老師講解的例子 今天的範例是一個公司對員工的年資與薪水的資料表那我們可能會想知道:1. 年資和收入的關係？2. 假設有...
昨天學習了一些基本概念今天要來看python 實作 今天的sample data 在線性回歸之前 再進入線性回歸之前, 我們需要對資料做前處理這裡用的是之前範...
Assumptions of a Linear Regression 使用線性回歸之前, 需要評估資料的特性有沒有滿足以下五點若有滿足才可以使用線性回歸不過課程...
自變量的篩選很重要 在多元線性回歸中, 可以加入多個自變數來擬合出模型但如同上一篇提到, 過多的自變數可能會出現共線性或是過度擬合的情況造成模型預測的精準度不佳...
