這門課程會使用 Python 語言，教大家如何使用各種不同的機器學習方法，針對一些商業問題，做出一定程度的推論與預測。如：買了奶粉與啤酒的人，購買巧克力的機率有多少。讓您寫出來的程式，變成幫您預測未知問題發生可能性的好幫手。
修習完本課程:
能了解Python機器學習使用的基本套件
能了解Python機器學習不同模型使用時機與方法

這門課程會一一介紹各種機器學習模型的知識。並搭配大量的課堂練習與課後作業，讓您了解每一種機器學習模型的撰寫方法與使用時機。本課程包含以下授課內容：
機器學習簡介與環境安裝
機器學習相關之 Python 四大套件：NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy
3.大數據收集與前處理
4.迴歸（Regression）：線性、多項式、與邏輯迴歸
5.簡單貝氏分類（Naive Bayesian Classification）
6.支援向量機（SVM, Support Vector Machine）模型
7.決策樹（Decision Tree）與隨機森林（Random Forest）
8.K-平均分群算法（K-Mean Clustering）
9.人工神經網路（ANN, Artificial Neural Networks）
10.降維法：反向淘汰法、卡方檢定法、主成分分析法
11.各種機器學習模型使用時機與提昇方法

授課教師：紀俊男
上課教室：遠距教學
上課時數：30小時
招生名額：30人

收費金額：
校內費用：2200元
校外費用：2700元

上課時間：
2021/09/29下午18:10到21:00
2021/10/06下午18:10到21:00
2021/10/13下午18:10到21:00
2021/10/20下午18:10到21:00
2021/10/27下午18:10到21:00
2021/11/03下午18:10到21:00
2021/11/10下午18:10到21:00
2021/11/17下午18:10到21:00
2021/11/24下午18:10到21:00
2021/12/01下午18:10到21:00

講師介紹:
紀俊男老師，和群資訊創辦人、紀老師程式教學網管理者

上課須知：
▣適合對象:本課程會避免太過專業的數學語彙，盡量以實例與程式碼，讓大家體會每個機器學習模型是怎麼回事。適合對「機器學習」感興趣、想把機器學習應用在大數據解讀與預測的同學。然而，本課程仍建議學員有下列先修知識：
1.Python 程式設計基礎
2.具備多項式、矩陣等高中數學基礎知識
3.能上網查資料、收發 E-mail、以及用作業系統操控檔案

▣本課程於110年9月7日開放報名。
▣招生人數：30人(人數未達12人不開班)
▣若報名額滿，計資中心將依身份別、報名與繳費順序決定錄取名單。
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➤建議設備
1.穩定之網路頻寬。建議頻寬下載速度(Download Speed)為10 Mbps以上、上傳速度(Upload Speed)為2 Mbps以上。請先進行頻寬測試: https://www.speedtest.net/
2.設備以平板、NB效果最佳，手機和PC效果次之。