HAHOW 線上課程 全球企業爭相運用技術：機器學習 講師:葉家豪 James(軟體工程師 Software Engineer) 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(DVD版)
HAHOW線上課程全球企業爭相運用技術：機器學習講師:葉家豪James(軟體工程師SoftwareEngineer)影音教學中文發音繁體中文字幕版(DVD版)內容說明:
課程介紹
本堂課將帶領學習完Python資料分析流程與Pandas函式的企業員工，更近一步掌握機器學習技術；上完課後能依照工作場域的分析需要快速產出預測模型，以利組織做出科學化的商業決策。（本堂課為「Python資料分析」系列的第三堂）

學習目標
1.熟悉機器學習定義
2.熟悉四種機器學習模型並理解各自適用的情境
3.對於深度學習模型有初步認識

所學知識
1.熟悉Python程式語言，包含Ifelse、Function、Dictionary語法、Module模組使用、物件導向概念以及Pandas函式指令
2.理解如何透過Pandas進行資料前處理
3.已建置起Python資料分析開發環境，包含Anaconda與JupyterNotebook
4.高中程度數理概念，如座標、向量、統計與非常粗淺的與積分

所需工具
1.搭載MacOSX/Windows/Linux任一作業系統的電腦
2.本課程使用免費開源的Python資料分析開發環境Anaconda與JupyterNotebook，可依照課程單元影片指引下載並安裝

哪些人適合這堂課？
1.已有Python程式基礎，希望使用資料分析進行組織商業決策的主管
2.已有Python程式基礎，希望使用資料分析輔助主管階級進行商業決策的員工
3.擔任工程、研發相關職位，未來希望發展為資料分析師、資料科學家的員工與主管

講師介紹
講師在資料科學領域深耕多年，曾協助台積電提升奈米晶片製造良率，擁有豐富實戰經驗，教學風格強調實戰而非紙上談兵。
課程內容:
001_機器學習定義與常見迷思.mp4
002_機器學習的種類有哪些？與統計、深度學習的差異為何？.mp4
003_Scikit-learn介紹.mp4
004_Perceptron的執行前提與運算概念.mp4
005_Perceptron應用範例與預測邏輯.mp4
006_拆解Perceptron演算法如何透過修正錯誤完成線性分類.mp4
007_LogisticRegression的運算概念與預測邏輯.mp4
008_LogisticRegression與Perceptron的預測邏輯差異.mp4
009_使用Scikit-learn實作LogisticRegression.mp4
010_SVM的運算概念.mp4
011_使用Scikit-learn實作SVM.mp4
012_DecisionTree的運算概念.mp4
013_DecisionTree模型與資訊增益.mp4
014_資訊量計算－熵與Gini不純度.mp4
015_使用Scikit-learn實作DecisionTree.mp4
016_RandomForest介紹.mp4
017_透過正規化解決模型Overfitting問題.mp4
018_CNN的運算概念.mp4
019_CNN實作－手寫數字辨識資料前處理.mp4
020_CNN實作－手寫數字辨識模型建置.mp4



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