Machine Learning Algorithms จากศูนย์ด้วย Python และ NumPy

การเข้าใจว่าอัลกอริทึม Machine Learning ทำงานอย่างไรภายใต้เบื้องหลังเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับผู้ที่ต้องการเป็น Data Scientist การสร้างอัลกอริทึมจากศูนย์ช่วยลดความซับซ้อนของคณิตศาสตร์และเปิดเผยกลไกภายในของโมเดลการทำนาย โดยการอ่านคำอธิบายทีละขั้นตอนและการนำโค้ดไปใช้งาน คุณจะพัฒนาสัญชาตญาณเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีที่อัลกอริทึมประมวลผลข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยไม่ต้องพึ่งพาไลบรารีสำเร็จรูป สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: ทำความเข้าใจคำศัพท์พื้นฐานของ Machine Learning และการดำเนินการกับเวกเตอร์ พัฒนาโมเดล Linear และ Logistic Regression โดยใช้ NumPy เพียวๆ สร้าง Decision Trees และตัวจำแนกประเภทตามระยะทางทีละบรรทัด ประยุกต์ใช้เทคนิคการปรับให้เหมาะสม เช่น Gradient Descent เพื่อฝึกโมเดล ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้เมตริกมาตรฐาน เช่น Accuracy และ Mean Squared Error ปรับแต่งและทำความสะอาดชุดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ Pandas หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยคำศัพท์สำคัญและการจัดการ Array พื้นฐาน ก่อนที่จะแนะนำคุณผ่านการสร้างอัลกอริทึมทีละขั้นตอน ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Python คู่มือในรูปแบบข้อความนี้ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน Machine Learning มาก่อน อ่านเนื้อหาและเริ่มสร้างอัลกอริทึม Machine Learning ตั้งแต่เริ่มต้นได้เลย