Python 機器學習–徹底研究-從零開始親手打造影像辨識系統。

Python 機器學習–徹底研究-從零開始親手學習機器學習和人工智慧。

Python 機器學習–徹底研究,從分群到分類建模預測,實務應用在大數據資料庫分析,機器學習和人工智慧。Python程式語言深入淺出。SVM,SVR從理論到實務徹底介紹與實作萬用分類機分類與迴歸。

從這20.5小時的課程,你會學到

使用Python作大數據運算基礎
認知演算法
使用Python作機器學習基礎
使用Python作數學運算
物件導向程式設計精華
Support Vector Machine 萬用分類機
Support Vector Regression 迴歸分析
學習到Python直譯器程式語言的強大功能
深入淺出Python程式語言
完全瞭解Python程式語言在資料科學的應用
視覺化Python資料結構
使用Pandas函式庫來建立資料結構
使用Matplotlib畫圖
使用Scipy科學函數庫作線性代數與矩陣科學運算
使用numpy模組建立矩陣
Python直譯器與計算機
變數資料型態
運算式是由運算子與運算元組成
+加-減*乘/除是運算子,先乘除後加減的結合優先順序
運算元是變數,數字,字串和資料結構
=是分配符號,將右邊的值分配給左邊變數
變數 運算式與運算子 串列 堆疊 佇列
布林運算式,布林值為True或False
在if敘述中,條件後的敘述只執行一次,而在while敘述中,則可執行一次以上。
函數,將多個複雜的程式區塊包在函數裡面,這樣在需要時,可以重複呼叫它.
遞迴函數是自己呼叫自己的函數,有最終值,開始回傳.
類別,成員屬性與成員方法
異常或錯誤處理
開啟,關閉及寫入檔案
認知演算法
機器學習分類
大數據資料
Python 機器學習_認知演算法
Python 機器學習_大數據資料_鳶尾花
Python 機器學習_加州大學鳶尾花資料
Python 機器學習_決策區域函數
Python 機器學習_建立模型Perceptron().fit()
Python 機器學習_認知演算法實作
Python 機器學習_認知演算法實作_使用JupyterNotebook
Python機器學習_Python 分類演算法_適應性神經元
Python機器學習_Python 分類演算法_最小化成本函數
Support Vector Regression 迴歸
SVM最佳化分類平面
SVM解最小化Lagrange乘法數問題
SVM分錯時要補償的問題
SVM求取成本最小解,C為補償參數
SVM將輸入資料對應到高維度特徵空間
SVM使用核心函數做向量空間轉換
SVM高斯RBF核心
SVM高斯RBF核心,標準偏差小,決策邊界較緊,標準偏差大,決策邊界較鬆
TensorFlow+Keras CNN 卷積深度學習影像辨識
cifar10_load_data()載入訓練和測試資料
RGB(紅藍綠)圖像
Tensorflow+Keras的核心為模型
Tensorflow CNN卷積和池化各有四層
TensorFlow+Keras最佳化隨機梯度下降
TensorFlow+Keras訓練模型,使用交叉熵
TensorFlow+Keras建立模型model
Cifar-10圖片集
啟動Tensorboard
TensorFlow Saver類別儲存變數
混淆矩陣
在PyCharm新增TensorFlow
TensorFlow卷積的圖形
TensorFlow conv_1卷積變數的範圍
TensorFlow Visualization視覺化輸出
Cifar_10影像特徵圖
Cifar10測試和驗證的準確度
安裝SQL SERVER 2017開發版
安裝SQL SERVER 2017開發版_實作
安裝SQL Server 2017評估版_實作
打開SQL Server管理工具
MySQL資料庫安裝_Windows版
MySQL資料庫安裝_Windows版_實作
MySQL資料庫安裝_MAC版
MySQL資料庫安裝_MAC版_實作
Python連接MySQL資料庫
Python連接MySQL資料庫實作
分類與預測
資訊熵Entropy
Information Gain資訊增益
ID3決策樹演算法
鳶尾花決策樹分類
隨機森林結合強學習
K-nearest最鄰近分類演算法KNN
基本機器學習演算法
線性迴歸
Windows 10環境安裝Python軟體及Anaconda軟體
在Window 10下載及安裝Python軟體

要求

使用電腦的初級能力
高中以上

說明

資料科學、機器學習語言使用情況的問卷調查,他們分析了 954 個回答,得出結論──Python ,成為分析、資料科學和機器學習平台中使用頻率最高的語言。

開始前,先來學習一些日後大家會常接觸的觀念。分別是人工智慧( Artificial Intelligence,AI )、機器學習( Machine Learning, ML )和深度學習( Deep Learning, DL )。

AI VS ML VS DL

人工智慧( AI )就是用機械取代人類所表現的智慧識別,例如機械能判斷水果的種類,就能將之分為橙或蘋果。當初的發展應用是期望能取代人作簡單分類,例如機械手臂、郵件篩選等。當中實踐人工智慧當中的方法之一,讓機械學習( ML )模擬人的分類行為,也就是機械有訓練和預測的能力。經歷一個階段的發展後,人們理解機械學習仍解決不了很多智能判斷,因此開發深度學習( DL )技術,概念是加入更多層級,當中的判斷會涉及非單向的發展。

AI 的發展有利於將簡單的工作交由機器判斷,亦因此各企業及國家對發展AI 需求有增無減。過往此類訓練由於涉及多項觀念,加上社會仍是處於工業教學的氣氛, AI 訓練多出現在大學或在職訓練。然而當需求不能滿足巿場需要,加上科技發展成熟,訓練學習的模型和理論也成型。

故此無論是機器學習的專家,或是對機器學習有興趣的初學者。當中機器學習速成課程,能由淺入深介紹機器學習中 SVM的應用。具體能學習到的內容,包括互動圖像闡述機器學習理論、以 SVM為基礎的編程練習和實用案例等。

若是準備學習速成課程,有具備數理基礎的人,並掌握一定程度的 Python 編程能力,以及有代數、微積分和統計學背景學習成效會更佳。

本課程包含

Python程式設計與資料科學基礎–從零開始親手學習Python程式語言-親手徹底研究TensorFlow程式設計為Python基礎學習先修基礎課程
Python 機器學習–徹底研究-從零開始親手打造影像辨識系統。
本課程有一天學會 Python,Python 機器學習–徹底研究重要課程。
Windows 10環境安裝Python軟體及Anaconda軟體,包含Spider及Jupyter Notebook
TensorFlow+Keras Python 機器學習影像辨識系統。
循序漸進,從基礎到實作,從Python程式語言基礎到Python深度學習與Python機器學習,再到TensorFlow+Keras CNN影片辨識
親手使用TensorFlow CNN卷積深度學習影像辨識TensorFlow 計算圖及Tensorboard.
親手TensorFlow Visualization視覺化輸出
這是華人界的知名科學家吳佳諺所推出的線上課程。
20.5個小時…..85講座…讓你完全了解Python程式語言,Python機器學習與Python深度學習類神經網路,徹底瞭解與實作SVM萬用分類機,機器學習分群,監督式學習分類,決策樹,讓您徹底瞭解大數據資料庫資料分析
決策樹實務運用在金融保險信用評等分析
基本機器學習演算法,線性迴歸,邏輯迴歸,分群降維使用主成份分析PCA,分類降維LDA
單純貝氏分類器
Python連接使用SQL Server 2017資料庫機器學習.
從觀念入門,親手打造手寫辨識,讓你全盤了解Python資料科學,Python資料庫,Python商管應用。
初學者到進階使用者,對資料科學有興趣的人,商管財經人士,文法商人員,一般工程師,理工醫,電子電機與資料工程師、資料科學家。
讓自己鍍金,提升自我價值。
Python 機器學習 為徹底研究機器學習,一天學會 Python–從零開始徹底精通Python 程式語言,Python 深度學習,徹底研究深度學習課程。
一天學會 Python–從零開始徹底精通Python 程式語言,Python 深度學習,Python 機器學習 為徹底研究機器學習,徹底研究深度學習課程。
這三套課程一天學會 Python為基礎重要課程,這三套為大數據人工智慧機器學習整合徹底研究課程

目標受眾是誰

Python 程式語言
想學習Python程式語言
人工智慧機器學習
想學習大數據的學生
Python 機器學習
想用Python解決問題的學生
想學習人工智慧基礎的人
想用Python來學習金融計算的人
想用Python來學習科學計算的人
想學TensorFlow+Keras的學生
想學習深度學習的學生
想學習手寫辨識數字的學生
想學習大數據資料科學的學生
深入淺出Python程式語言
視覺化Python資料結構
使用Matplotlib畫圖
使用Scipy科學函數庫作線性代數與矩陣科學運算
讀取台灣加權股價指數csv檔,big5編碼
Python 機器學習
Python 機器學習加強
Python 機器學習_認知演算法
Python 機器學習_建立模型
Python機器學習_Python 分類演算法_適應性神經元
Python機器學習_Python 分類演算法_最小化成本函數
SVM最佳化分類平面
SVM解最小化Lagrange乘法數問題
SVM分錯時要補償的問題
SVM將輸入資料對應到高維度特徵空間
Python SVM實作鳶尾花分類
Support Vector Regression 迴歸
TensorFlow+Keras CNN 卷積深度學習影像辨識
Cifar-10圖片集影像辨識
Python 機器學習分群
Python 機器學習 分群分析
Python 機器學習 Kmeans分群實作
Python 機器學習 DBSCAN實作
SQL Server 2017 Python 機器學習
MySQL資料庫 Python 機器學習
單純貝氏分類器(Naive Bayes Classifiers)
分群降維使用主成份分析PCA
決策樹 信用評等範例
監督式學習分類
天氣決策樹決定是否騎腳踏車
資料採礦過程
在Window 10下載及安裝Python軟體
使用conda更新模組

課程網址[ 限時折扣 NT1500]

1.下載及安裝Python軟體

1-1.在Mac下載及安裝Python軟體

使用pip install 套件名稱

  • 安裝套件
  • pip install 套件名稱
  • 解除安裝套件
  • pip uninstall 套件名稱
  • 檢視目前系統已經安裝的套件
  • pip list

安裝Anaconda,Numpy,Matplotilib

在Mac選取Launchpad打開Anaconda Navigator

在Mac可以選取Spider或jupyter notebook來執行

1-2.在Window 10下載及安裝Python軟體

在Window 10下載及安裝Python軟體

  • 在Window 10下載及安裝Python軟體

這是安裝程式軟體的路徑,預設是安裝在C:\Programs目錄下

在Window 10打開Python開發環境

這是Python的Shell直譯器

按下win鍵,選取命令提示字元

在命令提示字元下輸入python

進入python直譯器

離開python直譯器輸入exit()

  • 在Windows 10安裝Anaconda

安裝Anaconda,Numpy,Matplotilib

選取Python 3.6版本

使用conda安裝模組

選取Spider

選取Jupyter Notebook

1-3下載及安裝PyCharm

在Mac下載及安裝PyCharm

安裝完Python後,設定直譯器路徑

Pycharm可以使用Python和Jupyter notebook的檔案

在Pycharm新增函式庫

在Windows 10下安裝Pycharm

下載Community版

2.Python直譯器與計算機

  • Mac電腦/usr/local/bin
  • Windows電腦C:\python36
  • set path=%path%;C:\python36
  • 這是設定utf-8-*-編碼
  • #-*- coding: utf-8 -*-
  • #是註解符號
  • 輸入python執行
  • $ python

變數資料型態

    • 整數
    • 浮點數
    • 字串
  • 運算式是由運算子與運算元組成
  • +加-減*乘/除是運算子,先乘除後加減的結合優先順序
  • 運算元是變數,數字,字串和資料結構
  • =是分配符號,將右邊的值分配給左邊變數

3.資料結構

  • 變數
  • 運算式與運算子
  • 串列
  • 堆疊
  • 佇列

數組tuple,集合set和字典

  • 可以用數組tuple來儲存固定的元素,使用小括號()來建立一數組tuple
  • 集合的元素放置沒有按照順序,可以使用{}大括號來建立一集合Set
  • 集合加上索引就是字典{索引:值}

4.控制結構

  • 布林運算式,布林值為True或False
  • 在if敘述中,條件後的敘述只執行一次,而在while敘述中,則可執行一次以上。
  • While敘述的程序圖形中.選取結構和循序結構,都只執行程式敘述一次,如果我們要讓同一行程式重複執行好幾遍則要用迴圈敘述。
  • 迴圈敘述可以重複執行某一段程式好幾遍,直到條件的不成立才跳出這個迴圈。
  • 選取結構if
  • 語法if:
  • if 條件運算式:
  •     程式敘述1
  • else:
  •     程式敘述2
  • 迴圈結構while,for
  • 語法:
  • for  計數變數  in range(起始值,終始值):
  • 程式敘述

邏輯運算子

  • 邏輯運算子可以結合條件,以一個表達式判斷許多條件,而這些條件的結果不是真True就是假False。
  • and稱為”與邏輯運算子”,只有當所有條件都成立時才會回傳真True,否則回傳假False。
  • or稱為或邏輯運算子,只要運算式中一個條件成立就會回傳真True,只有當所有的條件都為假Fasle時,才會回傳假False。
  • not為相反邏輯運算子,真True的條件加上not相反邏輯運算子時,就會變成假False﹔當假False的條件加上not相反邏輯運算子時,就會變成真True。

一個選擇的if敘述

  • if 條件:

敘述

巢狀的if敘述與多重選擇決策

  • 在這個例子中有5個等級來做選擇,就叫做多重選擇。
  • 語法:
  • if (條件1):
    • 敘述1
  • elif (條件2):
    • 敘述2
  • elif (條件3):
    • 敘述3
  • elif (條件4):
    • 敘述4
  • else (條件5):
    • 敘述5

迴圈結構for

  • Python提供for敘述作為迴圈,除了迴圈主體敘述(statement),還有迴圈的條件結構。

迴圈結構while

  • 在if敘述中,條件後的敘述只執行一次,而在while敘述中,則可執行一次以上。

5.函數

將多個複雜的程式區塊包在函數裡面,這樣在需要時,可以重複呼叫它.

遞迴函數是自己呼叫自己的函數,有最終值,開始回傳.

pass敘述沒做任何事

預設參數值

使用者自訂函數

區域變數的生存空間

  • 函數的參數為區域變數.函數的參數生存空間只在函數的範圍內
  • 在函數內定義的變數,其作用範圍在函數內

6.類別

成員屬性與成員方法

類別和實體變數

  • _init__(self,..)為建構函數,實體化物件時會呼叫它
  • self為自己這個物件
  • __init__(self)建構物件, __del__(self)解構物件

7.繼承

  • class 子類別(父類別1,父類別2,父類別3,..):
  •       敘述1
  •       敘述2
  • 當子類別繼承 (inheritance) 超過一個來源的時候,會以寫在最左邊的父類別優先繼承,多個父類別如果有相同名稱的屬性 (attribute) 與方法 (method) ,就會以最左邊的父類別優先。

多型:子類別和父類別有同名的getEngine()名稱

8.異常或錯誤處理

使用raise關鍵字丟出例外

開啟,關閉及寫入檔案

檔案處理

  • fp=open(‘檔案名稱’,’檔案開啟模式’)

9.使用matplotlib畫圖

  • Matplotlib.pyplot是畫圖的命令集合函數.每一個pyplot函數可以建立或修改圖形

10.Python 資料結構與畫圖簡介

  • •數組tuple和集合set
  • •Scipy科學函數庫
  • •numpy模組建立矩陣
  • •Pandas資料結構
  • •Matplotlib畫圖

11.數組tuple和集合set和Scipy科學函數庫

  • 可以用數組tuple來儲存固定的元素,使用小括號()來建立一數組tuple
  • 集合的元素放置沒有按照順序,可以使用{}大括號來建立一集合Set
  • Scipy模組提供科學運算及線性代數的運算模組

12.numpy模組建立矩陣

  • •numpy模組建立矩陣
  • •矩陣運算
  • •reshape()改變陣列的長寬
  • •np.zeros((10,3))產生10*3的矩陣

13.Pandas資料結構

  • 使用pip install安裝pandas
  • Pandas讀取csv
  • 讀取台灣加權股價指數csv檔,big5編碼
  • 實作讀取台灣加權股價指數
  • Series序列資料
  • pandas的DataFrame
  • 實作Pandas資料結構
  • 資料選擇與篩選
  • lambda可調式參數

14.Matplotlib畫圖2

  • •Matplotlib畫圖
  • •plt.plot([1,2,3,4])預設是X軸
  • •# ‘r—’紅色虛線,’bs’藍色矩形,’g^’綠色三角形
  • •scatter()散點圖函數
  • •meshgrid()函數畫網格

15.分類與預測

  • 資料採礦過程
  • 分類與預測
  • 決策樹 信用評等範例
  • 監督式學習分類
  • 天氣決策樹決定是否騎腳踏車

資訊熵Entropy

Information Gain資訊增益

ID3決策樹演算法

鳶尾花決策樹分類

隨機森林結合強學習

  • K-nearest最鄰近分類演算法KNN

16.Python 機器學習分群

  • 分群分析
  • 分群的應用
  • 資料採礦對分群的需要
  • 分群的依據
  • 主要的分群方式
    • 群聚演算法k-means
    • 階層式分群
    • 密度為基礎的分群方法

群聚演算法k-means

  • 將資料庫的n個物件來建構K個群聚的分群
  • k-means:群聚的中心為基礎的分群
    • 遞迴的尋找最小成本
    • 設有k個群聚,0為第0次開始,每次加1,調整群聚中心
    • 計算群聚成本最小化

階層式分群

  • 階層式聚合式分群會從下面開始合併群聚,直到滿足停止條件為止.
    • 計算所有樣本的距離矩陣
    • 將每個樣本作為一個單一的集群
    • 合併兩個最近的集群對
    • 更新距離矩陣
    • 重複上面步驟,直到群聚成兩個分群

密度為基礎的空間集群方法

  • DBSCAN演算法:
    • 以密度為基礎的群聚,如果密度足夠,它就會被視為群聚的一部分,此時會考慮鄰居.如果它們也高密度,就將它們與第一個區域合併,否則決定了分群.
    • 當這個程序掃描完所有區域後,就可確定所有群聚.
  • 主要特徵:
    • 發現任意形狀的群聚
    • 可以處理雜訊
    • 密度參數當作終止條件

17.基本機器學習演算法

  • 線性迴歸
  • Logistic邏輯迴歸
  • 單純貝氏分類器(Naive Bayes Classifiers)

其中P(A|B)是在B發生的情況下A發生的可能。

  • 分群降維使用主成份分析PCA

主成分分析PCA是一種分析、簡化數據集的技術。PCA是使用矩陣投影方式將n維度樣本投影到m維度空間使用W轉換矩陣,其中m<<n。

  • 分類降維使用線性判別分析LDA

18SVM萬用分類機

SVM最佳化分類平面

解最小化Lagrange乘法數問題

分錯時要補償的問題

求取成本最小解,C為補償參數

將輸入資料對應到高維度特徵空間

特徵空間轉換

使用核心函數做向量空間轉換

  • 高斯RBF核心
  • 多項式核心

Python實作鳶尾花分類

高斯RBF核心,標準偏差小,決策邊界較緊,標準偏差大,決策邊界較鬆

Support Vector Regression 迴歸分析

鬆弛變數

19.Python 類神經網路深度學習

安裝Tensorflow

安裝Keras

類神經網路圖形辨識MNIST

類神經深度學習

繪製實際和預測結果的手寫辨識

20.Python 機器學習

Python 機器學習

認知演算法

鳶尾花

加州大學鳶尾花資料

決策區域函數

建立模型Perceptron

21.鳶尾花_大數據資料

  • 其數據集包含了150個樣本,分別是山鳶尾、變色鳶尾和維吉尼亞鳶尾。
  • 四個特徵被用作樣本的定量分析,它們分別是花萼和花瓣的長度和寬度。基於這四個特徵的集合,一個線性判別分析以確定其屬種。

22.決策區域函數

classifier為我們的分類演算法

23.Python 分類演算法_適應性神經元

適應性神經元 過大的學習速率,無法收斂 最小化成本函數 遞減梯度 以Python實作適應性神經元 標準化的特徵縮放

24.適應性神經元

Adaline使用輸出是連續值的線性啟動函數來計算模型誤差,並且更新權重W

25.最小化成本函數

使用成本函數的梯度來更新權重

26.遞減梯度

J(w)成本函數

27.SQL Server 2017 Python 機器學習

安裝SQL SERVER 2017開發版

安裝SQL SERVER 2017開發版_實作

安裝SQL Server 2017評估版_實作

打開SQL Server管理工具

課程網址[ 限時折扣 NT1500]