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Q: linear regression介紹TechOrange 科技報橘 在Facebook 的評價

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Q: linear regression介紹軟體開發學習資訊分享 在Facebook 的評價

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關於linear regression介紹在 Machine Learning - 給自己的機器學習筆記- Linear Regression 的評價
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By TechOrange 科技報橘

2021-07-23 16:40:02 有 114 人按讚

▍工業製程居然能用 Python 做優化？

Python 語言易學又強大，近年不但頻頻挑戰常居第二名的 Java 語言，還成為 AIoT 智慧製造的關鍵技能？想快速掌握 #智慧製造 #機器學習應用實務，現在正是進修好時機！

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工研院《Python工業連續製程分析：參數指標、預測建模一把罩》
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【數位先修】學習時程彈性的線上數位課程，完整奠定基礎

🔹工業參數資料轉換
🔹資料處理與清理
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【線下實戰】活用案例與模型操作，並應用至實際的工業製程優化

🔹六大機器學習模型學習與操作（使用Linear Regression、Random Forest、XGBoost、GAM等）
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完成兩階段課程，你將能學會：
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課程已在工研院產業學習網上開設，現在即可報名，隨時觀看體驗新技能！
更多課程介紹：https://supr.link/sPDp9

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By 軟體開發學習資訊分享

2020-11-17 15:53:41 有 3 人按讚

✅ 課程說明

成為一個完整的資料科學家和機器學習工程師！加入一個由20多萬名工程師組成的線上社群，參加一個由行業專家教授的課程，這些專家實際上為矽谷和多倫多等地的大公司工作過。這是一個剛剛在 2020年 1 月推出的全新機器學習和資料科學課程！ Andrei 課程的畢業生現在在谷歌、特斯拉、亞馬遜、蘋果、 IBM、 JP 摩根、 Facebook 等頂級科技公司工作。

從頭開始學習資料科學和機器學習，得到聘用，並在 Udemy 的最現代、最新的資料科學課程(我們使用最新版本的 Python、Tensorflow 2.0 和其他程式庫)的道路上享受樂趣。本課程的重點在於提高效率: 不要再花時間在令人困惑的、過時的、不完整的機器學習教程上了。我們非常自信，這是你找遍任何地方才能找到的最全面、最現代的課程(我們知道，這是一個大膽的陳述)。

這個綜合性的、基於專案的課程將向你介紹資料科學家的所有現代技能，在這個過程中，我們將建立許多真實世界的專案，新增到你的履歷組合中。你可以訪問 Github 上的所有程式碼、工作簿和模板( Jupyter Notebooks ) ，這樣你就可以馬上把它們放到你的作品集中了！我們相信這門課程解決了進入資料科學和機器學習領域的最大挑戰: 在一個地方擁有所有必要的資源，並學習僱主想要的最新趨勢和工作技能。

課程將是非常實際的，因為我們將帶領你從頭到尾成為一名專業的機器學習和資料科學工程師。課程提供兩個路徑。如果你已經知道程式設計，那麼你可以直接進入並跳過我們從頭教你 Python 的部分。如果你是全新的，我們將從一開始就教你 Python 以及如何在現實世界中使用它來完成我們的專案。不要擔心，一旦我們通過了像機器學習 101 和 Python 這樣的基礎知識，我們就可以進入高階主題，像神經網路、深度學習和轉移學習，這樣你將能夠在真實世界中實踐，並為實戰做好準備(我們向你展示完全成熟的資料科學和機器學習專案，並給你程式設計資源和備忘錄) ！

本課程的主題包括 :

✅ 資料探索與視覺化
✅ 神經網路和深度學習
✅ 模型評估與分析
✅ Python 3
✅ Tensorflow 2.0
✅ Numpy
✅ Scikit-Learn
✅ 資料科學與機器學習專案和工作流程
✅ 在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
✅ 轉移學習( Transfer Learning )
✅ 影像辨識和分類
✅ 訓練/測試並交叉驗證
✅ 監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
✅ 決策樹和隨機森林
✅ 整體學習( Ensemble Learning )
✅ 調整超參數( Hyperparameter Tuning )
✅ 採用 Pandas 資料框解決複雜任務
✅ 採用 Pandas 處理 CSV 檔
✅ 採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
✅ 使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
✅ 如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
✅ 如何為你的分析清理並準備你的資料
✅ K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
✅ 支援向量機( Vector Machines )
✅ 迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
✅ 如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
✅ 如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
✅ 配合 Google Colab 採用 GPUs

到本課程結束時，你將成為一名完整的資料科學家，可以在大公司找到工作。我們將利用我們在課程中學到的一切來建構專業的真實世界專案，比如心臟病檢測、推土機價格預測器、犬種影像分類器等等。到最後，你將有許多你已經建立的專案向其他人炫耀。

事實是: 大多數課程都教你資料科學，而且就只這樣。他們會告訴你如何開始。但問題是，你不知道接下來要往哪去，也不知道如何建立自己的專案。或者他們會在螢幕上顯示大量的程式碼和複雜的數學運算，但是他們並沒能好好地解釋清楚到你能夠自己去解決現實生活機器學習問題的程度。

無論你是程式設計新手，還是想提高你的資料科學技能，或者來自不同的行業，這門課程都是為你而設的。這個課程不是讓你在沒有理解原則的情況下編寫程式碼，這樣當你完成這個課程的時候，除了看另一個教學，你不知道還能做什麼。不！這門課程將推動你且向你挑戰，從一個完全沒有資料科學經驗的初學者，到成為一個可以滿載離開、忘記 Daniel 和 Andrei、建立自己的資料科學和機器學習工作流程的人。

機器學習在商業行銷和金融、醫療保健、網路安全、零售、運輸和物流、農業、物聯網、遊戲和娛樂、病人診斷、詐欺檢測、製造業的異常檢測、政府、學術 / 研究、推薦系統等等方面都有應用。在這門課程中學到的技能將為你的職業生涯提供許許多多的選擇。

你聽到許多像人工神經網路或人工智慧等敘述，完成本課程，你將對這些詞有深刻的了解。

現在就加入課程，加入我們社群，在這個行業獲得支持，學習資料科學和機器學習。我們保證這比任何關於這個話題的訓練營或者線上課程都要好。課堂內見！

https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/

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2020-11-16 20:49:30 有 3 人按讚

--課程已於 2020 年 11 月更新--
課程說明
機器學習是高需求的技能之一。數據是新石油。
然而，學習 ML 然後進一步佈署一直很困難。 Azure ML 是 Microsoft 對機器學習進行民主化的一種方式。
Azure 機器學習（AzureML）被認為是遊戲規則變革者。 Azure 機器學習工作室 ( Azure Machine Learning Studio ) 是學習建構高級模型的好工具，無需寫一行程式碼，只要簡單地拖放即可編輯。
這個課程的設計是考慮到入門級的資料科學家，或者沒有程式設計或資料科學的背景的任何人。本課程還將幫助資料科學家學習 AzureML 工具。如果你已經熟悉機器學習的概念或基本知識，你可以跳過一些最初的講座或者以2倍的速度走過課程。
課程非常實用，你將能夠運用下列知識開發自己的高級模型
✅邏輯迴歸 ( Logistic Regression )
✅決策樹 ( Decision Trees )
✅線性迴歸 ( Linear Regression )
✅支持向量機 ( SVM : Support Vector Machine)
✅更多
不用任何程式設計。而且，你將能夠將這些模型佈署為 Web 服務。
本課程是一門完整的機器學習課程，涵蓋基礎知識。我們不僅要建立模型，還要解釋所有這些模型的各種參數以及我們可以在哪些方面應用它們。
在這個過程中，我們將從機器學習中經常使用的一些基本術語開始。
我也會解釋：
✅什麼是機器學習和一些現實世界的例子。
✅Azure 機器學習介紹
✅提供 Azure 機器學習工作室和高級體系結構的概述。
我們也將看看
✅建立 ML 模型的步驟
✅有監督和無監督學習
✅了解數據和預處理
✅不同的模型類型
✅AzureML 備忘清單 ( Cheat Sheet )
✅如何使用分類和迴歸
✅什麼是群聚或群聚分析
✅使用 AzureML 最強大的推薦引擎創建推薦系統

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長照是一個劇變的旋轉舞台百年難得一見沒有準備的人被旋轉舞台甩出去不是坐下就是躺下而大象中醫是太極的推手推動著旋轉舞台讓所有爬不起來的人背後有一股推手力量支撐再站起來

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2021-10-01 13:09:56 有 0 人看過有 0 人喜歡

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一、迴歸分析簡介( Introduction to Regression Analysis) ... 單變量線性回歸，又稱簡單線性回歸(simple linear regression, SLR)，是最簡單但用途很 ...

#62. 【研究方法】邏輯迴歸分析(Logistic regression)簡介 - 萊恩的 ...

如果依變項是屬於後兩者，我們稱作連續變項（Continuous），那麼我們習慣用線性迴歸（Linear regression）去配適資料。然而在實際的情況下，所收集 ...

#63. 驗證性因素分析(CFA)-觀念介紹

驗證性因素分析(CFA)-觀念介紹 ... 線性結構關係模式（Linear Structural Relationship. 線性結構關係模式（Linear ... 多元線性迴歸（Multiple Linear Regression.

#64. 回歸曲線 - 中文百科知識

回歸曲線，即曲線回歸(curvilinear regression)或非線性回歸(non-linear regression)：兩個變數間呈現曲線關係的回歸，曲線回歸是建立不同變數間相關關係的非線性數學 ...

#65. 機器學習中的五種迴歸模型及其優缺點 - 程式前沿

本文將會介紹五種常見的迴歸模型的概念及其優缺點，包括線性迴歸(Linear Regression), 多項式迴歸(Ploynomial Regression), 嶺迴歸(Ridge Regression) ...

#66. R軟體-迴歸分析(一) 簡單線性迴歸(Simple Linear Regression)

R軟體-迴歸分析(一)─簡單線性迴歸(Simple Linear Regression). 43956. 創作者介紹. 創作者estat 的頭像社群金點賞徽章.

#67. 【數據分析】從零開始帶你瞭解商業資料分析模型——線性回歸 ...

創作者介紹 ... 內容涵蓋模型的基本介紹、優劣勢分析、常見使用案例，以及如何在具體平臺中實施 ... 按兩下點開linear regression，可查看回歸報告。

#68. 數值預測的任務

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#69. (Ken Cen出品)從零開始學Machine Learning第一部- 線型回歸

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#70. python tensorflow學習--linear regression @ 人森很精彩

python tensorflow學習--linear regression. 22. 創作者介紹 ... 以下就以一個簡單的例子來介紹這幾個步驟. 假設今天有一個式子：y=3x+5.

#71. 迴歸分析

(simple linear regression). 簡單線性迴歸模型如下： ... (關於變異數分析，我們之後會有詳細之介紹)。由變異數分析表中的 $F$ 統計量可用來檢定斜率是否為0, ...

#72. R 語言：建立多元線性回歸(Multiple Linear Regression)模型

1. 由一元到多元上一篇我們介紹了簡單線性回歸y= b1*x1 + b0 是一個獨立變數(independent variable)影響了一個相依變數(dependent variable)

#73. 什麼是線性迴歸？(What is Multiple Linear Regression?)

1.5 Why is regression “linear” ? 1.6 What does a linear equation look like with more than two variables? 1.7 Why does multiple regression use ...

#74. 第13 章監督式學習

常見的監督式學習演算法：最近鄰居法(k-Nearest Neighbors)、線性模型(Linear models) 、決策樹(Decision trees)、 ... 回歸(Regression)：預測連續數值(實數、浮點數).

#75. R 數值預估評估方法

#76. 正確使用統計學上的多變量分析Multivariate和Multivariable

「多變項迴歸應該是Multivariate Regression 還是Multivariable Regression？」 ... 線性迴歸（linear regression）是連續性的結果變數、羅吉斯 ...

#77. 【乾貨】機器學習中的五種迴歸模型及其優缺點

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#78. 迴歸分析Regression Analysis - 統計學研究所 - 國立交通大學 ...

The goals of this course are to introduce regression analysis for continuous and discrete data. Topics include simple and multiple linear regressions, ...

#79. R 軟體資料分析應用：多變項迴歸分析以及交互作用 - 臺北醫學 ...

一、多變項線性迴歸分析(Multiple linear regression analysis). 在本中心eNews 第30 期中所介紹的簡單線性迴歸分析為當所分析之變項.

#80. 回歸分析:定義,方法,假定條件與內容,套用,步驟,確定變數,建立 ...

基本介紹. 中文名：回歸分析; 外文名：regression analysis; 套用領域：統計學. 定義,方法,假定條件與內容, ... Linear Regression線性回歸. 它是最為人熟知的建模技術 ...

#81. Linear Regression模型简介 - 简书

机器学习作为人工智能中最重要的一环，天生就带有数学家和工程师的基因，了解机器学习的常见模型和算法还是很有意义的。本文结合自己的学习情况介绍 ...

#82. 多元回歸分析(multiple linear regression)和判別分析 ... - 人人焦點

本期和下一期公衆號文章將挑選幾個常用的多元統計方法爲進行介紹。 1、多元回歸分析（multiple linear regression）. 回歸分析是定量研究因變量對自 ...

#83. 機器學習基石第九講：linear regression - 台部落

博客已經遷移至Marcovaldo's blog (http://marcovaldong.github.io/) 機器學習基石第十講介紹線性迴歸問題（linear regression problem），從這一講 ...

#84. Regularized Regression | 正規化迴歸- Ridge, Lasso, Elastic Net

以下就來進一步介紹兩種最常見的正規化回歸法。 ... 方法亦延伸出其他parametric generalized linear models（包括logistic regression, multinomial, ...

#85. 線性基函數模型 - 線代啟示錄

在數理統計與機器學習，線性回歸(linear regression) 是一種形式最簡單的回歸模型 ... 基函數有非常多的選擇方式，底下介紹兩個實用的單變數基函數。

#86. 使用numpy跟sympy實作Linear regression

這一陣子在上機器學習的課，對於線性回歸（linear regression）的算法一直不是很理解 ... 這次只用簡單線性回歸作介紹，但上面這個方法可以在套用到多 ...

#87. 线性回归（Linear Regression）和最小二乘法（ordinary least ...

下面是对Andrew Ng的CS229机器学习课程讲义note1做的一部分笔记，按照自己的理解，对note1进行部分翻译，英文水平和知识水平不够，很多认识都不够深刻 ...

#88. 第01章：深入浅出ML之Regression家族 - 计算广告与机器学习

回归分析介绍; 2. 线性回归（Linear Regression）. 2.1. 线性回归模型; 2.2. 参数学习－线性回归目标函数; 2.3. 概率解释－回归模型目标函数.

#89. 主要是計算Shapley value 當作解釋每一個特徵對分類結果的 ...

ExplainableAI 在不久的過去我們曾經介紹integrated gradient 的方法來做機械 ... Shapley value 已成功的運用在linear regression，被稱為Shapley ...

#90. 【AI60問】Q22什麼是線性回歸分析？

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#91. Excel 線性迴歸分析教學與範例 - GT Wang

這裡介紹如何在Excel 中使用線性迴歸模型分析資料，產生統計報表。線性迴歸（linear regression）是統計學上很常被使用的資料分析方法，而在Excel 中 ...

#92. 數據分析領域的最基礎門票：4 個步驟，教你如何用PyTorch ...

本文旨在介紹PyTorch 基礎部分，幫助新手在4 分鐘內實現python PyTorch ... 在第2 步中，我們使用forward 函數定義一個簡單的類Linear Regression ...

#93. Spark機器學習庫指南[Spark 1.3.1版]——線性模型(Linear ...

流式線性回歸（Streaming linear regression）. 當數據以流的方式到達時，就很有必要使回歸模型適應在線環境，每當 ...

#94. 機器學習裡的簡單回歸分析

Linear model always be your starting point. — Brian Caffo, Proffessor in Johns Hopkins ... #build the linear regression with lm package.

#95. 讀者提問：多元迴歸分析的變數選擇 - David's Perspective

多元迴歸分析(multiple regression) 是統計學的重要突破， ... 變數選擇對於迴歸模型的品質有著決定性的影響，以下將會介紹三種常用的變數選擇方法， ...

#96. [ML]Predict PM2.5 Use Linear Regression-1 - 星期五。見面

這篇會稍微介紹一下Machine Learning中Linear Regression的原理，以及如何實作，下一篇再來講述在實際面對數據時所遇到的挑戰和解決方法。

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