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紀老師在程式補教界教學30餘年，慣用深入淺出的方式帶同學學習，這堂課將公開多年來的獨門教法！
▌10個機器學習演算法全解說
✅ 常見四大迴歸：簡單線性迴歸、多元線性迴歸、多項式迴歸、邏輯迴歸
✅ 單純貝氏分類器：說明貝氏定理、最大似然率估計（Max Likelihood Estimation, MLE）
✅ 支援向量機：說明支援向量機的原理、內核函數的原理與好處、以及支援向量機的五大參數等..
✅ 決策樹：透過介紹兩種決策樹演算法：ID3 與 CART，說明決策樹分類的背後原理
✅ 隨機森林：說明隨機森林的原理、與四大優點：能處理大量低關連的屬性、對缺失資料抗性良好、能產生「統計不偏」的訓練集、對離群值抗性較佳
✅ K 平均集群法：解釋「何謂集群演算法」外，也介紹了 K-平均法（K-Means）的原理。透過介紹 「K-Means++ 演算法」與「群內平方和（WCSS）」，教大家如何選擇適合的「初始值」與「最佳 K 值」到底是多少
學完這門課，不只機器學習的演算法由淺入深全掌握，還能自己完成一個 #股票趨勢預測系統！
對於課綱的設計，老師非常有信心～每個章節會搭配生活實例，大量課後作業讓你強勢練習！
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