蔡佳祐

第一章 機器學習新手上路
1-1 什麼是機器學習
1-2 機器學習的種類
1-3 免費練習開發平台
1-4 機器學習步驟
第二章 監督式學習
2-1 線性回歸 Linear Regression
2-2 支援向量機 Support Vector Machine
2-3 單純貝氏分類器 Na?ve Bayes Classifier
2-4 決策樹Decision Tree
2-5 隨機森林 Random Forest
2-6 神經網路 Neural Network
2-7 近鄰演算法 K-Nearest Neighbors
第三章 非監督式學習
3-1 主成分分析 Principal Components Analysis
3-2 非負矩陣 Non-negative Matrix Factorization
3-3 平均分群演算法 K-means
3-4 高斯混合分布 Gaussian Mixture Models
第四章 評估方法與訓練技巧
4-1 分類問題評估
4-2 回歸問題評估
4-3 交叉驗證 Cross-Validation
4-4 批次量 Batch Size
第五章 最終挑戰—實戰應用
5-1 AI 股票理財專家
5-2 YOLOv9 物件辨識
結語
附錄
附錄一 專有名詞解釋
附錄二 環境安裝
附錄三 參考文獻
習題?

第一章 機器學習新手上路
1-1 什麼是機器學習
1-2 機器學習的種類
1-3 免費練習開發平台
1-4 機器學習步驟
第二章 監督式學習
2-1 線性回歸 Linear Regression
2-2 支援向量機 Support Vector Machine
2-3 單純貝氏分類器 Na?ve Bayes Classifier
2-4 決策樹Decision Tree
2-5 隨機森林 Random Forest
2-6 神經網路 Neural Network
2-7 近鄰演算法 K-Nearest Neighbors
第三章 非監督式學習
3-1 主成分分析 Principal Components Analysis
3-2 非負矩陣 Non-negative Matrix Factorization
3-3 平均分群演算法 K-means
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