Python 機器學習入門

Python 機器學習入門

本課程是一門提供給對於機器學習有興趣、並想使用 Python 程式語言實作的入門課程。本課程抱持以平衡配適作為目標,內容兼顧程式套件與理論,希望讓讀者除了懂得使用套件現成的類別與函式,也能捲起袖子,將機器學習的理論與技法透過 NumPy 以及 Python 程式設計自行定義實作正規方程、梯度遞減與羅吉斯迴歸等演算方法類別。

課程大綱

關於機器學習
數列運算:認識 NumPy
機器學習入門:認識 Scikit-Learn
預測數值的任務
預測類別的任務
表現的評估

適合對象

- 具有 Python 程式設計基礎或修習過本班「Python 程式設計」的學員
- 具有 Python 資料科學模組知識(NumPy、Pandas、Matplotlib)或修習過本班「Python 資料科學應用」的學員
- 無基礎初學者不適合本課程,建議先修習前述兩個課程。

開發環境

Google Colab

實體課程注意事項

本班為實體課程,常見QA詳情連結

校園防疫措施詳情連結

公務員全程參與課程學習後可於課程結束後申請登錄公務人員學習時數

課程影片觀看期限至課程結束後一週關閉

(一)退費期限:開課日後⅓時數內,詳情連結

(二)查詢結業狀況:結業名單連結

近期班次

講師介紹

現為本校管理學院工商管理學系暨商學研究所兼任講師

國立台灣大學商學研究所碩士學位

(一) 經歷:

  • 台大工商管理學系兼任講師
  • 台師大企管系兼任講師
  • Coupang Senior Data Analyst
  • SAS Analytical Consultant
  • 中國信託儲備幹部
  • McKinsey & Company Research Intern

(二) 專長:

  • Python、R、Data Science

(三) 著作

(四) 教學經驗:

2016年至本班教學,累計授課時數至2024年3月1日為3,153小時,為資深講師。