決策樹和隨機森林是強大的機器學習模型，廣泛應用於分類和迴歸問題。今天，我們將學習這兩種方法的基本原理與實現，並了解它們的優勢與局限性。 課程目標 掌握決策樹的基本概念與建構過程。 學會使用隨機森林進行分類與迴歸。 理解隨機森林的優勢及其與決策樹的區別。 課程內容 1. 決策樹 1.1 核心概念 決策樹是基於樹狀結構的模型，通過將數據逐步劃分成不同的子集來進行決...

分類模型是機器學習中用於處理分類問題的重要工具，今天我們將學習最近鄰居法（K-Nearest Neighbors, KNN）和支持向量機（Support Vector Machine, SVM）這兩種常見的分類方法。 課程目標 了解 KNN 和 SVM 的基本概念與工作原理。 學習如何使用 Scikit-learn 實現 KNN 和 SVM。 比較兩種模型的特性與應用場景...

線性迴歸是機器學習中最基礎的監督學習方法之一，廣泛用於處理迴歸問題（即預測連續值的問題）。今天，我們將學習線性迴歸的基本概念、數學原理、如何在 Python 中實現，以及它的應用與局限性。 課程目標 了解線性迴歸的基本概念與數學基礎。 學會使用 Scikit-learn 建立和評估線性迴歸模型。 探索線性迴歸的實際應用場景與潛在局限性。 課程內容 1. 線性迴歸...

機器學習的核心方法可以分為監督學習與非監督學習，這兩種方法適用於不同的數據類型與問題場景。今天我們將探索它們的基本概念、應用場景，以及簡單的 Python 實作範例。 課程目標 理解監督學習與非監督學習的核心概念與區別。 瞭解常見演算法及其應用場景。 實作簡單的監督學習和非監督學習模型。 課程內容 1. 監督學習（Supervised Learning） 1....

機器學習（Machine Learning，簡稱 ML）是人工智慧的核心技術之一，通過從數據中學習模式，讓計算機能自動完成任務，而無需明確編程。本課程將帶你了解機器學習的基本概念、主要類型及其在現實中的應用。 課程目標 了解機器學習的基本概念與原理。 認識機器學習的三大類型：監督式學習、非監督式學習、強化學習。 瞭解機器學習在日常生活中的應用場景。 課程內容 1...

今天是本階段的總結日，我們將透過小測驗回顧前六天的重點，並確保你已掌握數據分析與視覺化的核心技能。 課程目標 回顧與鞏固學習內容：人工智慧簡介、Python 工具、數據處理與視覺化。 透過小測驗檢測學習成果。 了解進一步學習方向與資源。 課程內容 1. 總結回顧 已學內容摘要 人工智慧與歷史： 瞭解 AI 基本概念與應用。 Python 與 AI 工...

在數據分析中，視覺化是理解和展示數據的重要工具。本課程將帶你快速學習 Matplotlib 和 Seaborn，這兩個是 Python 中最常用的視覺化庫。 課程簡介 Matplotlib 是一個強大且靈活的數據視覺化工具，適合創建多種類型的圖表。 Seaborn 是基於 Matplotlib 的高階庫，專注於數據探索與統計圖表，提供更易用和美觀的接口。 學習目標： ...

在本課程中，我們將快速學習如何使用 Pandas 和 NumPy 處理數據。這些工具是數據分析的核心基礎，適合處理結構化和數值型數據。 課程簡介 Pandas 是一個用於數據操作與分析的 Python 庫，主要用於處理表格數據（如 Excel、CSV）。 NumPy 是一個高效的數值運算庫，適合處理大型多維數組和矩陣計算。 學習目標： 熟悉 Pandas 和 Num...

以下介紹幾個深入數據分析的技巧與應用，幫助你處理更複雜的數據，並進行進階的數據洞察。 1. 進階數據探索與統計分析 相關性與熱力圖分析 熱力圖可以直觀顯示數據特徵之間的相關性，用於找出影響目標變數的重要特徵。 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 計算相關性矩陣 correlation_matrix = df...

以下提供更多實用的程式碼範例與數據分析技巧，幫助您深入掌握 Pandas 和 NumPy 的功能。 1. 數據探索技巧與範例 範例：快速查看數據資訊 import pandas as pd # 讀取數據 df = pd.read_csv('sample_data.csv') # 查看數據集的基本信息 print("數據集的維度 (行數, 列數):", df.shape) prin...