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  • 索引
  • 重點
  • 討論
  • 筆記
長度: 11:49, 發表時間 : 2024-01-08 18:09
觀看次數 : 290
  • 00:48
    1. index 1
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    2. Slide 1
  • 00:19
    3. 機器學習前準備
  • 00:23
    4. 10-1
  • 00:02
    5. Slide 4
  • 00:01
    6. Slide 5
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    7. 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
  • 00:01
    8. Slide 7
  • 00:25
    9. 「分群」和「分類」不同的地方在於：「分類」需要先給予標籤(Label)「分群」則是不需知道所有資料的類別 ( 標準答案)，所以不必設定標籤。
  • 00:01
    10. 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所以，採用這4個行資料做為機器學習的特徵值 (Feature)。
  • 00:02
    11. 機器學習前實作
  • 00:01
    12. 10-2-1 提出具體的假設
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    13. 9-2-2 找出機器學習模型
  • 00:01
    14. Slide 13
  • 00:01
    15. 使用KMeans() 函式建立K-平均法模型 km。
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    16. 計算模型的準確率
  • 00:28
    17. Slide 16
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    18. 在產生理想的K- 平均法模型之前，先觀察K- 平均法的「inertia_」值。
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    19. Slide 16
  • 00:11
    20. 在產生理想的K- 平均法模型之前，先觀察K- 平均法的「inertia_」值。
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    21. Slide 16
  • 00:01
    22. 在產生理想的K- 平均法模型之前，先觀察K- 平均法的「inertia_」值。
  • 00:02
    23. (2) 試試別的k 值是否可以得到更佳的效果！ 一般可以透過迴圈來計算和觀察不同的參數 k 時所得到的模型準確性。
  • 07:23
    24. ** after CH10-機器學習實戰 (三)：用 K平均法做分群.pptx
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長度: 11:49, 發表時間 : 2024-01-08 18:09
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