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110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-1-1 樸素⾙葉斯 (Naive-Bayes) 原理
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110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-1-1 樸素⾙葉斯 (Naive-Bayes) 原理
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Print date : 2024/10/09
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林怡伶-應⽤機器學習於 Python
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-1-1 樸素⾙葉斯 (Naive-Bayes) 原理
Duration: 07:21,
Browse: 360,
Last Updated: 2022-12-05
Play Video: http://ctld.video.nccu.edu.tw/media/6835
Source :
https://www.youtube.com/watch?v=WsfQNTjW4Pk&list=PL_jYFf1nkT3RRrSHxEcZuaEDD2zUqP0UN&index=26
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林怡伶-應⽤機器學習於 Python
Folder name
林怡伶-應⽤機器學習於 Python
Author
系統管理者
Branch
教學發展中心
Created
2022-12-05 10:39:44
Last Updated
2022-12-05 10:39:45
Duration
07:21
Source
https://www.youtube.com/watch?v=WsfQNTjW4Pk&list=PL_jYFf1nkT3RRrSHxEcZuaEDD2zUqP0UN&index=26
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林怡伶-應⽤機器學習於 Python
1.
第一單元:導論
1.1
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-1 課程⽬標與適合對象
1.2
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-2-1 介紹機器學習 理解機器學習
1.3
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-2-2 介紹機器學習 機器學習種類
1.4
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-2-3 介紹機器學習 機器學習範疇
1.5
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-3 Python套件介紹
1.6
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-4-1 資料分析流程 (波⼠頓房價範例) 流程圖
1.7
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-4-2 資料分析流程 (波⼠頓房價範例) Pandas簡單複習
1.8
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-4-3 資料分析流程 (波⼠頓房價範例) 載入並探索資料
1.9
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-4-4 資料分析流程 (波⼠頓房價範例) 資料視覺化
1.10
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-4-5 資料分析流程 (波⼠頓房價範例) 資料前處理
1.11
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-4-6 資料分析流程 (波⼠頓房價範例) 特徵選取
1.12
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-4-7 資料分析流程 (波⼠頓房價範例) 切割資料集
1.13
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-1-4-8 資料分析流程 (波⼠頓房價範例) 製作模型與衡量績效
2.
第二單元:監督式學習(經典)
2.1
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-2-1-1 線性迴歸 (Linear Regression) 原理
2.2
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-2-1-2 線性迴歸 (Linear Regression) 波⼠頓房價範例
2.3
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-2-2-1 羅吉斯迴歸 (Logistic Regression) 原理
2.4
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-2-2-2 羅吉斯迴歸 (Logistic Regression) 銀⾏分類範例
2.5
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-2-3-1 K-近鄰演算法 (KNN) 原理
2.6
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-2-3-2 K-近鄰演算法 (KNN) Regressor 波⼠頓房價範例
2.7
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-2-3-3 K-近鄰演算法 (KNN) Classifier 銀⾏分類範例
2.8
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-2-4-1 決策樹 (Decision Tree) 原理
2.9
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-2-4-2 決策樹 (Decision Tree) Regressor 波⼠頓房價範例
2.10
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-2-4-3 決策樹 (Decision Tree) Classifier 鐵達尼號⽣存範例 上
2.11
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-2-4-4 決策樹 (Decision Tree) Classifier 鐵達尼號⽣存範例 下
3.
第三單元:監督式學習(進階)
3.1
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-1-1 樸素⾙葉斯 (Naive-Bayes) 原理
3.2
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-1-2 樸素⾙葉斯 (Naive-Bayes) Classifier 銀⾏分類範例
3.3
110-磨課師課程-林怡伶-應用機器學習於 Python-3-2-1 ⽀援向量機 (SVM) 原理
3.4
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-2-2 ⽀援向量機 (SVM) Regressor 紅酒品質範例
3.5
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-2-3 ⽀援向量機 (SVM) Classifier 紅酒品質範例
3.6
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-3-1 隨機森林 (Random Forest) 原理
3.7
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-3-2 隨機森林 (Random Forest) Regressor 紅酒品質範例
3.8
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-3-3 隨機森林 (Random Forest) Classifier 鐵達尼號⽣存範例
3.9
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-4-1 極限梯度提升 (XGBoost) 原理
3.10
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-4-2 極限梯度提升 (XGBoost) Regressor 紅酒品質範例
3.11
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-4-3 極限梯度提升 (XGBoost) Classifier 鐵達尼號⽣存範例
3.12
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-5-1 模型優化 交叉驗證
3.13
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-5-2 模型優化 正規化、Early Stop策略
3.14
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-3-5-3 模型優化 模型優化實作
4.
第四單元:非監督式學習
4.1
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-1 分群
4.2
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-1-1-1 分群 階層式分群 (Hierarchical Clustering) 原理
4.3
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-1-1-2 分群 階層式分群 (Hierarchical Clustering) 購物商城顧客資料範例
4.4
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-1-2-1 分群 K-平均演算法 (K-means) 原理
4.5
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-1-2-2 分群 K-平均演算法 (K-means) 購物商城顧客資料範例
4.6
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-2 資料降維
4.7
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-2-1-1 資料降維 主成份分析 (PCA) 原理
4.8
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-2-1-2 資料降維 主成份分析 (PCA) 電商零售範例
4.9
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-2-2-1 資料降維 t-分布鄰域嵌入演算法 (t-SNE) 原理
4.10
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-2-2-2 資料降維 t-分布鄰域嵌入演算法 (t-SNE) ⼿寫數字範例
4.11
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-3 關聯分析
4.12
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-3-1-1 關聯分析 先驗演算法 (Apriori) 原理
4.13
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-3-1-2 關聯分析 先驗演算法 (Apriori) 電商零售範例
4.14
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-3-2-1 關聯分析 頻繁模式增長 (FP-Growth) 原理
4.15
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-4-3-2-2 關聯分析 頻繁模式增長 (FP-Growth) 電商零售範例
5.
第五單元:衡量指標與非結構化資料處理
5.1
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-5-1 數值問題 Regressor 的衡量指標
5.2
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-5-2 類別問題 Classifier 的衡量指標
5.3
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-5-3 結構化vs非結構化資料
5.4
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-5-4 網⾴爬蟲
5.5
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-5-4-1 網⾴爬蟲 網⾴結構分析
5.6
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-5-4-2 網⾴爬蟲 正規表達式
5.7
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-5-4-3 網⾴爬蟲 爬蟲實作 PTT八卦版範例 上
5.8
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-5-4-4 網⾴爬蟲 爬蟲實作 PTT八卦版範例 下
6.
第六單元:商業應用範例
6.1
110-磨課師課程-林怡伶-應用機器學習於 Python-6-1-1 顧客價值管理 RFM分析
6.2
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-6-1-2 顧客價值管理 顧客分群
6.3
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-6-1-3 顧客價值管理 顧客終⾝價值
6.4
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-6-2-1 PTT八卦版內容分析 ⽂字分析
6.5
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-6-2-2 PTT八卦版內容分析 ⾃然語⾔處理
6.6
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-6-2-3-1 PTT八卦版內容分析 詞性標記與實體辨別 上
6.7
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-6-2-3-2 PTT八卦版內容分析 詞性標記與實體辨別 下
6.8
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-6-2-4 PTT八卦版內容分析 字詞統計
6.9
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-6-2-5 PTT八卦版內容分析 主題分析
6.10
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-6-2-6 PTT八卦版內容分析 情感分析
6.11
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-6-3-1 電影推薦系統 基於內容過濾
6.12
110 - 磨課師課程-林怡伶-應⽤機器學習於 Python-6-3-2 電影推薦系統 協同式過濾