程式與資料

scikit-learn 機器學習實作

從 Pandas 表格建立 X 與 y,使用 fit、predict、Pipeline 與模型評估完成穩定的機器學習流程。

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YouTube 作為影片載體,網站作為銷售與學習路線入口。

這裡可以放公開試看片、免費教學影片,或付款後提供的課程入口說明。正式上線前只要替換 YouTube embed 連結即可。

學完能做到

  • 資料與模型輸入
  • fit、predict 與 score
  • Preprocessing 與 Feature Engineering
  • Pipeline 與交叉驗證

實作專案

  • 分類模型比較報告
  • 回歸預測流程
  • 使用 Pipeline 的完整 ML 專案

適合對象

  • 已具備 Python、NumPy 與 Pandas 基礎的人
  • 想把 ML 流程做完整的學習者

Curriculum

課程大綱

01

資料與模型輸入

02

fit、predict 與 score

03

Preprocessing 與 Feature Engineering

04

Pipeline 與交叉驗證

05

回歸與分類模型

06

模型評估與比較

07

End-to-End ML 專案