🚀 Ken Cen 出品:從零開始學 Machine Learning 第一部 – 線性回歸、分類與聚類
零基礎學習 Python 數據科學與機器學習,開啟 AI 之旅!
人工智慧(AI)與機器學習(Machine Learning)正在改變世界,然而,對許多初學者來說,學習這門技術可能令人卻步。
🚀 本課程將帶你從零開始,掌握 Python、數據科學工具(NumPy、Pandas、Matplotlib),並深入學習機器學習的核心概念:線性回歸(Linear Regression)、分類(Classification)與聚類(Clustering)!
📌 你將學到
✅ 掌握 Python 在數據科學與機器學習中的應用
✅ 學習並熟練使用 NumPy、Pandas 進行數據處理與分析
✅ 使用 Matplotlib 進行數據可視化,呈現直觀的分析結果
✅ 理解線性回歸(Linear Regression)的原理與實作,學會預測與趨勢分析
✅ 學習分類(Classification)演算法,掌握 AI 判斷與決策機制
✅ 探索聚類(Clustering)技術,了解如何自動發現數據中的模式與結構
✅ 在 Python 中實現機器學習演算法,訓練 AI 模型來解決現實世界問題
🔥 為什麼選擇這門課?
🌟 專為零基礎學員設計 – 無需任何編程與數學背景,從基礎到實戰循序漸進
🌟 動手實作,快速上手 – 以專案為導向,學習如何將數據轉化為洞察與決策
🌟 完整機器學習入門指南 – 涵蓋數據處理、數據可視化、機器學習演算法的核心知識
🌟 掌握 Python 必備技能 – 學會 NumPy、Pandas、Matplotlib,奠定數據科學基礎
🌟 學以致用,應用於真實場景 – 幫助你進行市場分析、趨勢預測、客戶分類等應用
📖 課程內容
💡 Python 與數據科學基礎 – 學習 Python 語法、數據處理與運算基礎
💡 NumPy 與 Pandas – 掌握高效數據處理與分析的核心工具
💡 Matplotlib 數據視覺化 – 讓數據更直觀,呈現可視化趨勢
💡 線性回歸(Linear Regression) – 學會建立預測模型,分析數據趨勢
💡 分類(Classification) – 理解如何讓 AI 自動分類不同類型的數據
💡 聚類(Clustering) – 學習如何找出數據中的隱藏模式與結構
💡 機器學習專案實作 – 將所學應用到實際問題,打造屬於自己的 AI 模型
🎯 適合對象
✅ 想學習 Python 數據科學的學員 – 從基礎開始學習 AI 與數據分析
✅ 希望入門機器學習的學員 – 學習 AI 如何做出預測與決策
✅ 對 NumPy、Pandas、Matplotlib 有興趣的學員 – 想掌握數據分析與視覺化技術
✅ 希望提升數據思維的學生與職場人士 – 讓數據幫助你做出更好的決策
🔧 參與條件
📌 設備需求:一台 Mac 或 Windows 電腦
📌 適合所有學員,無需程式設計經驗,從基礎到進階循序漸進
🚀 立即啟動你的 AI 學習旅程,掌握機器學習的核心技術!
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