Machine Learning Basic

Welcome to the course 《Python: from business analytics to Artificial Intelligence》 by AI. FREE Team.
歡迎大家來到 AI. FREE Team 《Python 從商業分析到人工智慧》的第二堂課，機器學習(ML)基礎教學。

系列課程說明 Course Description

• 《Pyhon 從商業分析到人工智慧》系列課程將透過 Google Colab 進行學習。(Google Colab是什麼？)
• 本系列課程將免費提供給中文使用者學習資料科學，但不提供第三方做商業用途。(商業合作請洽AI . FREE Team)
• 本系列課程將從基礎 Python的使用，到人工智慧的開發，讀者歡迎追蹤 粉絲專頁並加入 自由團隊-學習社團。

課程大綱 Course Outline

⭐ 數據與特徵決定了機器學習的上限，而模型和演算法則只是在逼近上限。
⭐ Data and characteristics determine the upper limit of machine learning, and models and algorithms just approach this upper limit.

Topic 1: 認識基礎套件 Basic Packages

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Topic 2: 介紹基礎的統計概念 Basic Statistics

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Topic 3: 資料前處理 Data Pre-processing

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• 網頁爬蟲 Web Scrapping
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• 特徵重要性 Feature Importance
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Topic 4: 資料視覺化 Data Visualization

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Topic 5: 機器學習模型 ML Models

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監督式學習 Supervised Learning

• 線性迴歸/邏輯迴歸 Linear Regression/Logistic Regression
• 支援向量機 Support Vector Machine, SVM
• 決策樹/隨機森林 Dicision Tree/Random Forest
• 極限梯度提升 eXtreme Gradient Boosting, XGBoost
• K-近鄰演算法 K-Nearest Neighbors, KNN
• 評估模型 Evaluations

非監督式學習 Unsupervised Learning

• 集群分析 K-means Clustering

參考資源 References

使用指南 User Guide

[1] NumPy
[2] Pandas
[3] Matplotlib
[4] Scikit Learn

文章 Articles

[1] Introduction to Pandas apply, applymap and map, B. Chen, May 11, 2020.
[2] How to Use datetime.timedelta in Python With Examples, Miguel Brito, Nov 14, 2020.
[3] An Introduction to Discretization Techniques for Data Scientists, Rohan Gupta, Dec 7, 2019.
[4] Categorical encoding using Label-Encoding and One-Hot-Encoder, Dinesh Yadav, Dec 7, 2019.
[5] PCA — how to choose the number of components ?, Bartosz Mikulski, Jun 3, 2019.
[6] Mean Squared Error or R-Squared – Which one to use ?, Ajitesh Kumar, Sep 30, 2020.
[7] Splitting a Dataset into Train and Test Sets, A. Aylin Tokuç, Jan 14, 2021.

作者 Authors

- © Tom Wu (Github)
- © Michelle Chuang (Github)
- © Andy Chan (Github)

授權 License

(CC BY-NC-SA 4.0)
本教學課程適用 Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International 授權方式。

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• (source: https://github.com/AI-FREE-Team/Machine-Learning-Basic )