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機器學習
Machine Learning
ML
python

⭐️ 目錄 ⭐️
⌨️ (0:00:00)​ 哈囉大家好，我是小白
章節1 : 介紹
⌨️ (0:00:34)​ AI vs ML vs DL
⌨️ (0:03:38​) 機器如何學習?
⌨️ (0:11:25​) 環境建置(colab)
章節2 : 簡單線性回歸 Simple Linear Regression
⌨️ (0:16:00) 介紹
⌨️ (0:18:44​) y = w*x + b
⌨️ (0:34:04​) 最適合資料的直線?
⌨️ (0:39:49​) 成本函數 Cost Function
⌨️ (0:58:34​) 怎麼有效率的找出w b
⌨️ (1:11:19​) 梯度下降 Gradient Descent (part1)
⌨️ (1:30:00​) 梯度下降 Gradient Descent (part2)
⌨️ (1:41:24​) 總結
章節3 : 多元線性回歸 Multiple Linear Regression
⌨️ (1:43:58​) 介紹
⌨️ (1:45:46​) 資料預處理 - Label Encoding
⌨️ (1:49:23​) 資料預處理 - One-Hot Encoding
⌨️ (1:58:18) 資料預處理 - Train & Test
⌨️ (2:06:11​) w1x1 + w2x2... + b
⌨️ (2:09:37) 設定 Cost Function
⌨️ (2:13:16​) 設定 Optimizer - Gradient Descent
⌨️ (2:37:53​) 特徵縮放 Feature Scaling
⌨️ (2:33:13​) 套用到真實情況
章節4 : 邏輯回歸 Logistic Regression
⌨️ (2:46:33​) 介紹
⌨️ (2:51:37​) Sigmoid Function


✏️完整課程---全面了解機器學習
https://grandmacan.com/courses/WQgj9S...


🔗課程檔案
簡單線性回歸 : https://drive.google.com/drive/folder...
多元線性回歸 : https://drive.google.com/drive/folder...
邏輯回歸:
https://drive.google.com/drive/folder...

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