Udemy線上課程 (Ken Cen出品)從零開始學Machine Learning第一部 - 線型回歸，分類與聚類 講師:Ken Cen 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(DVD版)
Udemy線上課程(KenCen出品)從零開始學MachineLearning第一部-線型回歸，分類與聚類講師:KenCen影音教學中文發音繁體中文字幕版(DVD版)
內容說明:
課程內容包括Python，機械學習，及各種實際運用的實例。
本課程將從零基礎開始學習Python語言，了解Python的基本語言，學習MachineLearning的數據處理庫Numpy，Pandas，數據可視化工具庫Matplotlib等。
然後，開始了解，MachineLearning中的LinearRegression，MultipleLinearRegression，以及對應的演算法，和各種或然率概念。
人工智能是現在最流行和熱門的話題，人才需求也非常巨大，然而，要學習了解這門科學，卻非常困難，原因在於這是一個集中多學科，包括Pyhon語言學習，對應Numpy，Pandas等數據處理，還有數學中，統籌學，或然率概念，方程式等複雜概念。
課程會回歸一個無任何編程經驗的學員角度，一步一步了解實踐這門科學，這將是一個奇妙學習的旅程，希望能與您結伴同行！

你將會學到的
瞭解Python關於數據科學方面的知識
瞭解Python中Numpy,Pandas,Matplotlib的使用方式
瞭解LinearRegression，MultipleLinearRegression的原理以及實現方式
瞭解如何在多個特徵點上作出正確的選擇，並在Python上實現
課程內容:
├─01介紹
│001課程介紹-zh.srt
│001課程介紹.mp4
│
├─02Python基礎
│002編寫第一段python代碼.mp4
│003JupyterNoteBook介紹.mp4
│004Variable變量.mp4
│005變量類型.mp4
│006接受用戶輸入數據.mp4
│007類型轉換.mp4
│008第二個Python程序_貓咪年齡換算器.mp4
│009String字符串.mp4
│010如何處理String字符串.mp4
│011輸出格式.mp4
│012輸出格式的另一種方式.mp4
│013Indexing和Slicing.mp4
│014List?列表?.mp4
│015List的count與index_method.mp4
│016List中的List.mp4
│017Zipfunction.mp4
│018Tuple元組.mp4
│019List與Tuple的區別.mp4
│020Dictionary字典.mp4
│021get和setdefaultmethod.mp4
│022字典中的字典.mp4
│023set集合.mp4
│024Boolean運算符號.mp4
│025If語句.mp4
│026邏輯運算符號.mp4
│027比較運算符號.mp4
│028第三個PythonApp-體重換算.mp4
│029For循環.mp4
│030Enumeratefunction.mp4
│031嵌套ForLoops.mp4
│032While循環.mp4
│033第四個PythonApp-猜數字遊戲.mp4
│034第五個PythonApp-開車遊戲.mp4
│035循環簡化.mp4
│036循環簡化處理字典.mp4
│037Function.mp4
│038Function參數.mp4
│039FunctionReturn.mp4
│040第六個PythonApp-自動表情轉換.mp4
│041Except運用.mp4
│042Class.mp4
│043構造函數.mp4
│044繼承.mp4
│045多參數與關鍵字參數.mp4
│046Lambda表達式.mp4
│047如何使用Lambda來排序.mp4
│048全局變量&局部變量.mp4
│
├─03Numpy
│049ModulesAndPackage.mp4
│050converters.py
│050創建自己第一個module.mp4
│051Python內部module.mp4
│052第七個PythonApp-搖骰子遊戲.mp4
│053如何使用Python內部module查找文件.mp4
│054如何安裝packages.mp4
│055Transaction.xlsx
│055第八個PythonApp-用openpyxl添加數據及圖表(1).mp4
│056第八個PythonApp-用openpyxl添加數據及圖表(2).mp4
│057為什麼要使用Numpy.mp4
│058NumpyArray的維度與形狀.mp4
│059NumpyArray的一些特性.mp4
│060向量Vector和矩陣Matrix.mp4
│061Random隨機數.mp4
│062ArrayIndexing&Slicing.mp4
│063Slicing小練習1.mp4
│064Slicing小練習2.mp4
│065FancyIndexing.mp4
│066Bitwiseoperators.mp4
│0672DFancyIndexing.mp4
│068多維度Array.mp4
│069Array的運算.mp4
│070Array運算與Shape.mp4
│071Axis的運用.mp4
│072安裝OpenCV.mp4
│073myphoto.jpg
│073如何使用Numpy去處理圖片.mp4
│
├─04Matplotlib
│074安裝Matplotlib.mp4
│075如何使用plot和subplot.mp4
│076Figure和Axes.mp4
│077如何設定圖形的格式.mp4
│078Label與Legend.mp4
│079如何製作柱狀圖.mp4
│080如何製作Histogram.mp4
│081如何製作餅狀圖.mp4
│082如何保存圖表.mp4
│
├─05Pandas
│083為什麼要使用Pandas.mp4
│084如何使用Pandas讀取Dataframe.mp4
│085在Dataframe如何按條件篩選數據.mp4
│086DataframeIndex.mp4
│087如何使用Pandas讀寫CSV文檔.mp4
│088Person-Info.xlsx
│088如何使用Pandas讀寫Excel文檔.mp4
│089Weather.csv
│089如何處理空值-fillna.mp4
│090Weather.csv
│090如何處理空值-interpolate,dropna.mp4
│091Weather-invalid-data.csv
│091如何處理無效值.mp4
│092City-Weather.csv
│092Pandas處理分組數據.mp4
│093Pandas如何合併數據表.mp4
│093Tokyo-Weather.csv
│093Wembley-Weather.csv
│094Merge.mp4
│094Tokyo-1.csv
│094Tokyo-2.csv
│095City-Weather.csv
│095Pivottable.mp4
│096Melt.mp4
│097Company-Summary.xlsx
│097Stack和Unstack.mp4
│098Crosstab.mp4
│
└─06MachineLearning-LinearRegression
099MachineLearning介紹.mp4
100MachineLearning三大組成部分.mp4
101LinearRegression原理1.mp4
102LinearRegression原理2.mp4
103LinearRegression原理3.mp4
104Heights-and-weights.csv
104LinearRegression實踐-使用Python導入數據.mp4
105LinearRegression實踐-使用sklearn預測數據.mp4
106LinearRegression實踐-驗證預測數據.mp4
107Advertising.csv
107MultpleLinearRegression原理.mp4
108MultpleLinearRegression如何在Python中實現.mp4
109F-statistic.mp4
110在Python中計算F.mp4
111FeatureSelection.mp4
112如何在Python中選擇合適特徵(1).mp4
113如何在Python中選擇合適特徵(2).mp4
114製作TV&Radio3D圖表(1).mp4
115製作TV&Radio3D圖表(2).mp4
116PolynomialLinearRegression.mp4
117PolynomialRegression實際操作(1).mp4
118PolynomialRegression實際操作(2).mp4
119如何尋找最佳Degree(1).mp4
120如何尋找最佳Degree(2).mp4
121什麼是Overfit.mp4
122RidgeRegression原理.mp4
123Lambda與Slope的關係.mp4
124LassoRegression原理.mp4
125為什麼Lasso的Slope會等於零Ridge不會.mp4
126CrossValidatioin.mp4
127LinearRegressionCrossValidationPython實作.mp4
128Ridge&LassoPython實作.mp4
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