Python - PYML

Python機器學習-使用Scikit-Learn

Introduction to Machine Learning–Using Python Scikit-Learn
  • 時數：21小時
  • 費用：NT$ 18,000
  • 點數：4.5

選擇查詢分區開課時間

地點 班號 日期 時間 報名

目前查無開課時段

詳細開課時間請洽詢業務
新竹、台中、高雄如有上課需求，請參考台北開課日期，洽當地服務人員依需求加開遠距開課日期

聯絡恆逸

教材

恆逸專用教材

課程目標

本課程介紹如何將機械學習的基本概念。 參加本課程學員將學到：

什麼是機器學習？以及機器學習能夠做那些？

監督式與非監督式機器學習的概念

深度學習的概念

相關內容的實作演練

適合對象

想成為資料工程師/科學家的資訊相關人員

預備知識

Python基本知識

課程內容

1.機器學習介紹

2.監督式學習

2-1迴歸分析(Regression)

2-2邏輯迴歸分類(Logistic Regression Classification)

2-3貝氏分類(Bayesian Classification)

2-4決策樹(Decision Tree)

2-5支援向量機(Support Vector Machine)

2-6最近鄰居分類(K-nearest Neighbors) 3.非監督式學習 3-1分群(Clustering)

3-2異常偵測(Anomaly Detection)

3-3主成分分析(Principal-Component Analysis)

4.整體學習(Ensemble Learning)

5.神經網路(Neural Network)

6.特徵工程(Feature Engineering)

學會技能

  1. 了解各種機器學習演算法的理論基礎
  2. 根據不同場景選擇正確的機器學習演算法
  3. 對資料進行適當的特徵工程以利機器學習演算法產生更好的預測結果
  4. 使用適當的演算法評估技術用以選擇最適當的機器學習演算法