你會學到什麼?
- 監督學習算法的基礎，包括線性和邏輯回歸，決策樹和支持向量機。
- 設計，開發，演示，評估和管理監督學習模型的性能，以做出預測。
- 通過特征工程和選擇訓練監督學習模型，以最大化準確性和最小化複雜性。
- 學會將數據分割為多個訓練集和測試集，通過交叉驗證提高模型性能。
- 通過正則化技術對模型參數引入額外的約束以防止過擬合。
- 將監督學習算法應用於NLP、計算機視覺和機器人技術，並解決現實世界的問題。
你將獲得的技能
- 數據預處理和特征工程技術提高模型效率
- 設計模型並實現不同類型的監督學習算法
- 精通Python和R, NumPy和MATLAB庫
- 開發、評估和優化監督機器學習模型的能力
- 識別、處理和解釋數據模型中的偏差，並解釋結果
- 數據可視化技術在ML和數據科學中實現最佳實踐
本課程涵蓋的主題
什麼是監督式學習?
監督學習是一種機器學習算法，它使用標記數據來預測結果。它的工作原理是根據標記的數據將輸入映射到輸出。機器學習算法在標記數據集上進行訓練，然後用於對未標記數據進行預測。監督學習算法用於分類、回歸和推薦係統等應用。
監督學習法
監督學習是一種機器學習算法，它使用標記數據來預測結果。這種類型的學習使用一組數據點(稱為訓練集)進行學習。訓練集包含已標記的數據點，這些數據點已標記為正確的結果。然後，監督學習算法使用這個訓練集來預測新的、看不見的數據點。使用測試集評估監督學習模型的準確性，其中包含模型未見過的數據點。監督學習被用於各種應用，例如預測客戶流失，識別圖像中的物體，以及診斷疾病。
監督學習中的圖書館
監督式機器學習中使用的庫是一組專門用於幫助開發人員構建機器學習算法的軟件工具和庫。這些庫提供了廣泛的特性和功能，例如數據預處理、特征選擇、模型構建、模型評估和預測。在監督機器學習中使用的一些最流行的庫包括Scikit-Learn、TensorFlow、Keras、PyTorch和Caffe。開發人員和數據科學家廣泛使用這些庫來創建健壯而準確的機器學習模型。
監督學習的應用
監督學習的應用在回歸問題中，目標是基於特征預測一個連續的值。其他應用包括欺詐檢測、情感分析和自然語言處理。
監督方法的應用包括使用算法和模型來預測、分類和分析數據。監督方法被用於許多領域，包括機器學習、計算機視覺、自然語言處理和數據挖掘。這些方法應用於從醫療診斷到預測股票價格的各個領域，其中算法在一組標記數據上進行訓練，以做出預測或決策。它通常用於分類問題，如圖像分類、目標檢測、預測和語音識別。它們通常用於預測分析，其目標是建立一個模型來預測給定輸入的結果。
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