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  • 筆記
長度: 17:36, 發表時間 : 2023-12-25 18:12
觀看次數 : 260
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    1. index 1
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    3. 機器學習前準備— 以 Iris 為例
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    5. 先瞭解各行的標題與資料型別 → 檢查無缺失值的問題 → 刪除重複值 ( 共3 筆) 後重新編號列索引 → 將Species ( 類別) 欄位中的文字轉換成數值
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    6. Slide 5
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    7. 探索性資料分析得知，花萼及花瓣的長度與寬度等4 個特徵與類別具有重要的關聯性採用這4 個行資料做為機器學習的特徵值 (Feature)類別 (Species)作為標籤 (Label)。
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    8. Slide 7
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    9. 機器學習前實作— 以 Iris 為例
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    10. 9-2-1 提出具體的假設
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    11. 9-2-2 找出機器學習模型
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    12. Slide 11
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    13. 分割資料集機器學習用的資料集通常會分為兩堆一堆稱為「訓練用資料(Training Data)」，另一堆稱為「測試用資料 (Test Data)」。通常前者資料量會佔 80%，而後者則佔 20%。
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    14. ** after CH09-機器學習實戰 (二)：用 K最近鄰法做分類.pptx
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    16. 機器學習前準備— 以 Iris 為例
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    18. 先瞭解各行的標題與資料型別 → 檢查無缺失值的問題 → 刪除重複值 ( 共3 筆) 後重新編號列索引 → 將Species ( 類別) 欄位中的文字轉換成數值
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    20. 探索性資料分析得知，花萼及花瓣的長度與寬度等4 個特徵與類別具有重要的關聯性採用這4 個行資料做為機器學習的特徵值 (Feature)類別 (Species)作為標籤 (Label)。
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    22. 機器學習前實作— 以 Iris 為例
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    23. 9-2-1 提出具體的假設
  • 00:02
    24. 9-2-2 找出機器學習模型
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    25. ** after CH09-機器學習實戰 (二)：用 K最近鄰法做分類.pptx
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長度: 17:36, 發表時間 : 2023-12-25 18:12
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