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--課程已於 2020 年 11 月更新--
udemy 最暢銷的機器學習入門課程,全球有 13 萬多人參加
課程介紹
有興趣機器學習領域?那麼這這堂課是為你準備的!
本課程是由兩個專業資料科學家所設計,所以我們就可以分享我們的知識,並幫助你以簡單的方式學習複雜的理論,演算法和程式庫。
我們將帶你一步一步進入機器學習的世界。隨著每一個教程中,將發展新的技能,提高你對於這一具有挑戰性又利潤豐厚的資料科學子領域的理解
本課程是以一個有趣和令人興奮的方式架構,同時,我們將深入了解機器學習。在這個課程中,你將了解以下的演算法:
Linear Regression
Multiple Linear Regression
K-Means Clustering
Hierarchical Clustering
K-Nearest Neighbour
Decision Trees
Random Forest
此外,該課程包含有生動的實例實踐練習。你不僅將學習到理論,但你也將得動手做實踐建立自己的模型
課程紅利,這課程包括 R 和 Python 程式碼樣板,你可以下載並在自己的專案中使用
https://softnshare.com/machinelearning/
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random forest演算法 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文
--課程已於 2020 年 7 月更新--
這個課程是關於整合方法 (Ensemble Methods)。
我們已經學習了一些經典的機器學習模型,如 k-nearest neighbor 和決策樹。 我們已經研究了他們的局限和缺點。
但是,如果我們可以結合這些模型來消除這些限制,並產生更強大的分類器或迴歸器呢?
在本課程中,你將學習如何將決策樹和邏輯迴歸等模型相結合,以建立可以達到比基礎模型更高的精度的模型。
具體來說,我們將詳細研究隨機森林和 AdaBoost 演算法。
為了激勵我們的討論,我們將學習統計學習中一個重要的話題 – 偏差 – 變異權衡 ( bias-variance trade-off )。然後,我們將研究 bootstrap 技術和 bagging 作為同時減少偏差和變異的方法。
我們將做大量的實驗,並在真實的資料集上使用這些演算法,這樣你就可以親眼看到它們是多麼的強大。
https://softnshare.com/machine-learning-in-python-random-forest-adaboost/
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