臺灣全民學習平台 商業智慧初體驗：您今天ML了沒？ 講師:鍾孟達 影音教學 英語發音(DVD版)
臺灣全民學習平台商業智慧初體驗：您今天ML了沒？講師:鍾孟達影音教學英語發音(DVD版)內容說明:
本課程介紹如何使用Python實作基本的機器學習演算法，內容包括監督式和非監督式學習，主題有階層式分?法(HierarchicalClustering)、k-平均演算法(K-means)、K最近鄰法（KNN）、決策樹(decisiontrees)、單純貝氏分類器(naivebayes)、DBSCAN和高斯混合模型（GMM）及線性回歸(LinearRegression)等。
透過這些演算法的學習和實作，同學將能夠具備數據分析和模式識別的基礎能力。
ThiscourseintroducestheimplementationofbasicmachinelearningalgorithmsusingPython.Thecontentincludesbothsupervisedandunsupervisedlearning,coveringtopicssuchasHierarchicalClustering,K-meansalgorithm,K-nearestneighbors(KNN),DecisionTrees,NaiveBayesClassifier,DBSCAN,GaussianMixtureModel(GMM),andLinearRegression.Throughlearningandhands-onimplementationofthesealgorithms,studentswillacquirefundamentalskillsindataanalysisandpatternrecognition.
#英語授課（EMI，EnglishasaMediumInstruction）

課程目標
1.基本機器學習演算法
2.基礎Python語法
3.使用Python實作基礎機器學習演算法
1.FundamentalMachineLearningAlgorithms
2.BasicPythonSyntax
3.ImplementingBasicMachineLearningAlgorithmsUsingPython"

授課教師
鍾孟達MengtaChung淡江大學管理科學系助理教授AssistantProfessorofthedepartmentofManagementSciences?,TamkangUniversity*學歷:美國紐約哥倫比亞大學應用統計學博士*授課領域:統計學、迴歸分析、機器學習。*研究專長:1.貝氏統計2.計算統計課程內容:
01_IntroductionandHierarchicalClustering
001_01HierarchicalClustering.mp4

02_K-means
002_02K-means(1).mp4
003_02K-means(2).mp4
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03_GaussianMixtureModels
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04_Knearestneighbors
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05_DBSCAN
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06_NaiveBayes
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07_Decisiontree
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08_LinearRegression
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09_Comparison
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