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edu磨課師+ 商業智慧初體驗 : 您今天ML了沒 講師:鍾孟達 淡江大學管理科學系助理教授 影音教學 英文發音 英文版(DVD版)

內容說明:
【課程簡介】
開課學校/機構:淡江大學
課程發展年度:2023
課程類別:資訊工程_電腦

本課程將以Python為工具，介紹基本的機器學習演算法，同時涵蓋監督式和非監督式學習的概念和應用。
透過這些演算法的學習和實作，同學將能夠建立數據分析和模式識別的基礎能力。
本課程介紹的非監督式學習演算法包括階層式分群法（Hierarchical Clustering）、K-平均演算法（K-means）、K最近鄰法（KNN）、決策樹（Decision Trees）、單純貝氏分類器（Naïve Bayes）、DBSCAN、高斯混合模型（GMM）和線性回歸（Linear Regression）。
透過這些主題的學習和實作，同學將能夠使用Python實作這些機器學習演算法，並能夠應用於真實世界的數據分析和模式識別任務中。
本課程將結合理論知識和實際練習，幫助同學建立機器學習的基礎。
同學可瞭解每個演算法的原理，通過實作練習，培養同學的問題解決能力和實際應用能力。

【先備能力】
本課程為基礎概念課，無須背景知識，適合所有對物聯網有興趣的學習者修習。
【學習目標】
1. 基本機器學習演算法

2. 基礎Python語法

3. 使用Python實作基礎機器學習演算法
【授課教師】
鍾孟達

任職單位
淡江大學管理科學系助理教授

簡述
鍾孟達 - 淡江大學管理科學系助理教授
學歷 : 美國紐約哥倫比亞大學應用統計學博士
經歷 : 長庚科技大學後博士研究員 / 世新大學後博士研究員 /若瑟醫院助理研究員 / 台北榮民總醫院後博士研究員
授課領域 : 統計學、迴歸分析、機器學習。
研究專長: 1. 貝氏統計 2. 計算統計 課程內容:
001_01-Hierarchical-Clustering.mp4
002_02-K-means-(1).mp4
003_02-K-means-(2).mp4
004_02-K-means-(3).mp4
005_02-K-means-(4).mp4
006_03-Gaussian-mixture-model-(1).mp4
007_03-Gaussian-mixture-model-(2).mp4
008_03-Gaussian-mixture-model-(3).mp4
009_04-K-nearest-neighbors-(1).mp4
010_04-K-nearest-neighbors-(2).mp4
011_04-K-nearest-neighbors-(3).mp4
012_04-K-nearest-neighbors-(4)-.mp4
013_05-DBSCAN-(1).mp4
014_05-DBSCAN-(2).mp4
015_05-DBSCAN-(3).mp4
016_05-DBSCAN-(4).mp4
017_06-Naive-Bayes-(1).mp4
018_06-Naive-Bayes-(2).mp4
019_06-Naive-Bayes-(3).mp4
020_06-Naive-Bayes-(4).mp4
021_07-Decision-Tree-(1).mp4
022_07-Decision-Tree-(2).mp4
023_07-Decision-Tree-(3).mp4
024_07-Decision-tree-(4).mp4
025_08-Linear-Regression-(1).mp4
026_08-Linear-Regression-(2).mp4
027_09-Comparison-(1).mp4
028_09-Comparison-(2).mp4
029_09-Comparison-(3).mp4
030_09-Comparison-(4)-.mp4
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