Day_001_example_of_metrics.ipynb
[教學目標]
開始的第一堂課 : 我們先一些機器學習的基礎開始, 需要用到一些 Python 語法
如果不熟 Python, 但是至少熟悉過一門語言, 可以從這些範例開始熟悉
所謂評價函數 (Metric), 就是機器學習的計分方式, 範例會展示平均絕對誤差 (MAE) 的寫法
我們來了解意義並寫作一個函數吧!!
[範例重點]
複習 / 熟悉 Python 載入套件的語法, 了解什麼是代稱
了解 Python 如何使用 Numpy 套件, 計算我們所需要的數值與繪圖
如何寫作平均絕對誤差 (MAE) 函數
Day_002_HW.ipynb (no sample)
[作業目標]
了解機器學習適合應用的領域與範疇。
[作業重點]
透過瞭解機器學習的運作方式，找出非常適用機器學習應用的領域及其原因
Day_003_HW.ipynb (no sample)
[作業目標]
持續接觸有關機器學習的相關專案與最新技術
[作業重點]
透過觀察頂尖公司的機器學習文章，來了解各公司是怎麼應用機器學習在實際的專案上
Day_004_first_EDA.ipynb
[教學目標]
初步熟悉以 Python 為主的資料讀取與簡單操作
[範例重點]
如何使用 pandas.read_csv 讀取資料
如何簡單瀏覽 pandas 所讀進的資料\
Day_005-1_build_dataframe_from_scratch.ipynb
[教學目標]
Pandas 處理最常用的資料格式, 我們稱為 DataFrame, 試著使用不同的方式新建一個 DataFrame 吧
練習看看 DataFrame 可以對資料做什麼操作? (groupby 的使用)
Day_005-2_read_and_write_files.ipynb
[教學目標]
示範 Pandas 各種 讀取 / 寫入 檔案的方式
[範例重點]
讀取 txt 檔
存取 json 檔
存取 npy 檔
讀取 Pickle
Day_005-3_read_and_write_files.ipynb
[教學目標]
示範其他的讀圖檔方式
[範例重點]
用 skimage.io 讀取圖檔
用 PIL.Image 讀取圖檔
用 OpenCV 讀取圖檔
Day_020_EDA_heatmap.ipynb
在 EDA 中, 活用各種 Heatmap
Heatmap 的基礎用法 : 相關矩陣的 Heatmap
Heatmap 的進階用法 : 散佈圖, KDE, 密度圖