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。

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

基礎觀念

01

Why Scikit Learn

02

Train Test Split

03

Estimator API

04

Preprocessing

02

核心能力

01

Pipeline

02

Linear Regression

03

Logistic Regression

04

Metrics

03

實作與延伸

01

Cross Validation

02

Grid Search

03

Tree Forest

04

End to End Project