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資料科學機器學習的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學
資料科學機器學習的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳會安寫的 Python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定! 和楊清鴻,陳宗和,陳瑞泓,王雅惠的 文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索 ：使用 Excel都 可以從中找到所需的評價。
另外網站進修深造- 資料科學-> 機器學習-> 深度學習(AI應用是未來的趨勢)也說明：... 資料科學和AI的應用發展年度...... 資料科學=> 可用在大數據的基礎分析(電商分析,製造業流程分析,工廠品質與效能分析). 機器學習=> 可用在預測和建立 ...
這兩本書分別來自旗標 和旗標所出版 。
國立虎尾科技大學 電機工程系碩士班 顏義和所指導 黃昱睿的 基於隨機森林之PM2.5預測系統開發 （2021），提出資料科學機器學習關鍵因素是什麼，來自於空氣品質、細懸浮微粒、數據分析、Python、隨機森林。
而第二篇論文中原大學 資訊管理學系 洪智力所指導 黃柔螢的 運用意見探勘技術於類別不平衡資料集 （2021），提出因為有 意見探勘、類別不平衡、TF-IDF、SMOTE、SVM、AUC的重點而找出了 資料科學機器學習的解答。
最後網站資料科學與機器學習工具箱：社群共學則補充：第二階段【資料科學與機器學習工具箱】以Python 程式設計作為基礎，建立資料科學與機器學習所需的技能與觀念。這堂課程以經歷一個資料專案的工作流程為主軸，內容將 ...
Python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定!
為了解決資料科學機器學習 的問題，作者陳會安 這樣論述：
【題材涵蓋最全面！一本書掌握資料科學 / 數據工程必學 know-how！】 從大數據到人工智慧世代，其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫資料科學、機器學習的範疇。基本上，資料科學需要的背景知識與技能相當的多，通常要會 Python 程式設計基礎、熟悉相關 Python 套件和模組的使用；再加上機器學習的基礎就是機率和統計，因此也免不了得學機率和統計知識，可說有一拖拉庫的主題等著你去學，也難怪市面上各主題 (程式基礎、統計、套件、機器學習建模...) 的專書滿坑滿谷，一時間實在讓人難以消化... 為了降低讀者初學資料科學面對的負擔以及混亂感，我們精心設計了這本入門實戰教本，秉
持讓讀者「買一本抵多本」的精神，本書一次涵蓋所有入門必須熟悉的重要題材，同時也將初學資料科學的脈絡梳理清楚。 在章節的安排上，本書從資料取得的網路爬蟲開始，提供一個標準 SOP 來幫助讀者從網路取得資料；接著說明資料科學必學的 Python 重量級套件，再接著介紹機率、統計和探索式資料分析的基礎知識，最後進入最熱門的機器學習、深度學習建模主題。 這一連串「取得資料 → 探索資料 → 預測分析」是一套完整的資料科學 / 數據工程實戰訓練，跟著本書掌握這些重要 know-how 後，就不難看懂網路上眾多資料科學、機器學習專案的 Python 程式碼和線上教材，甚至參與資料科學、機器
學習的網路競賽；希望本書能協助讀者開啟資料科學家 / 數據工程師的成功之路！ 本書特色 □ 資料科學三部曲：取得資料 → 探索資料 → 預測分析 □ 一次補足最入門的統計和機率基礎 □ Python 開發環境與基礎語法快速上手 □ 從網頁爬蟲、資料清理到資料視覺化，快速完成資料探索的預處理程序 □ 將清理後的資料存入 SQL 資料庫，便於日後存取利用 □ 實踐資料科學的四大套件：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 一次掌握 □ 用 Scikit-learn、tensorflow.Keras 套件實作最熱門的 AI 機器學習應用
資料科學機器學習進入發燒排行的影片
Excel數據編輯與視覺化分析-以觀光統計資料為例，資料分析目的，瞭解資料轉置與樞紐的差別。轉置的使用時機，使用功能操作，不用寫複雜函數，相信人人都可以理解。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT
00:00:00 取得資料
00:10:00 資料轉置
00:45:00 分析
基於隨機森林之PM2.5預測系統開發
為了解決資料科學機器學習 的問題，作者黃昱睿 這樣論述：
空氣品質由於過度開發而受到汙染進而影響到人體健康，許多研究證實細懸浮微粒(PM2.5) 是空氣汙染的頭號殺手，會影響人體呼吸系統健康及造成心肺疾病，也會導致環境的能見度下降。本研究將以雲林縣臺西空氣品質觀測站為主軸，探討2020年、2021年空氣品質概況以及構成空氣汙染的因素。 本論文著重在利用空氣汙染物因子、氣象因子、季節、月份，進行探討與分析區域性之臺西空氣品質的全面性研究，以資料分析與統計技術並結合Python語言之數據分析工具，了解隱藏在資料中的意義。 本論文使用隨機森林建立機器學習預測模型，並利用相關係數決定空氣汙染物因子、氣象因子來預測PM2.5。
文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索 ：使用 Excel
為了解決資料科學機器學習 的問題，作者楊清鴻,陳宗和,陳瑞泓,王雅惠 這樣論述：
資料科學、機器學習是近來最夯的關鍵字，引發的學習熱潮從未間斷，如果您正尋找資料科學、AI 的入門書，本書就是您的 Mr. Right！ 【獨家資料科學 5 步驟，記牢、做熟這 5 步就夠了！】 只要上網 google "資料料學" 一定會發現，出現的關鍵字實在超級廣，包括 AI、機器學習、程式設計、資料視覺化、數學、統計...等等，這麼雜到底怎麼開始？總不可能通通碰過一輪？！ 初學者看這本最適合！本書大聲告訴您：「資料科學沒那麼複雜！」，只要跟著書中精心設計的「資料科學 5 步驟」，記牢、做熟這 5 步就夠了！ 問個感興趣的問題 → 資料取得 → 資料處
理 → 探索性資料分析 → 機器學習做資料分析 【用 Excel 輕鬆實作機器學習，跟複雜的程式說掰掰！】 機器學習 (Machine Learning) 是資料科學實作非常重要的一環，很多書都告訴您必須碰程式，這也讓非 IT 背景的初學者相當苦手，本書正是程式苦手者的超級救星！Excel 是多數人都很熟悉的工具，這本書能讓各種不同學習背景和工作性質的讀者受惠，再也不限 IT 背景才能學。 再者，用程式來實作機器學習雖然「省事」，卻也「省略很多事」，若沒有自己細心研究，可能連資料集長什麼樣子都模模糊糊；而在訓練機器學習模型時也是一樣，程式往往把模型封裝成內部在做什麼都神
神祕祕的黑盒子，三兩下就告訴您「模型訓練好了！」，到頭來只能虛虛地感覺自己「好像」學會了。 反觀 Excel 除了易學，還多了能細細觀察模型內部運作細節的優點！首先，數據資料都清清楚楚攤在儲存格上，再也不是看不到摸不到！而本書所介紹的【線性迴歸】、【KNN】、【K-Means】、【深度學習】等機器學習演算法，只需用到簡單幾個的 Excel 函數就可以輕鬆操作，讀者可以觀察公式清楚看出模型各階段的數據是怎麼算出來的；最後，書中各模型的工作表佈局和配色也都經過精心安排，希望透過種種設計讓讀者更容易掌握模型細部的運作細節！ 本書特色 □ 用最熟悉的 Excel 馬上可以動手做！
□ 精心設計豐富插圖，每一頁都有感！ □ 零數學公式、統計符號，輕鬆學會資料科學、機器學習！ □ 機器學習實戰演練：線性迴歸分析、KNN 分類、K-Means 分群、深度學習分類 □ 範例滿載！一次不熟換個範例多 run 幾次保證讓您會！
運用意見探勘技術於類別不平衡資料集
為了解決資料科學機器學習 的問題，作者黃柔螢 這樣論述：
隨著資訊蓬勃發展，越來越多機器學習的應用，使用大量的資料去訓練模型，在醫學領域發現類別不平衡的問題，不平衡的結構式資料造成訓練模型無法正確分類，並透過採樣技術去解決此問題，本研究使用採樣技術對不平衡的非結構式資料探討改善成效，運用意見探勘技術於電影評論資料集，做出不同比例的不平衡資料集，使用TF-IDF 向量模型與過採樣技術 SMOTE、Borderline SMOTE、ADASYN 以及欠採樣技術 RandomUnderSampler、ClusterCentroids、NearMiss 來改善資料不平衡情形。機器學習的分類演算法使用 SVM 來訓練模型，並透過 AUC、精準率、召回率以及
f1-scroe 等驗證指標來探討改善成效，透過實驗結果發現六種採樣技術對不同比例的不平衡資料集都有改善，其中以 Borderline SMOTE 效果最好，AUC 最高達到 0.97，SMOTE 以及ADASYN 有達到 0.95，另外三種欠採樣技術則落在 0.73~0.90，雖然有改善不平衡，但訓練出來的模型沒有比平衡資料集訓練出來的模型還要好，對意見探勘領域，此研究發現可以減少蒐集少數類別樣本的成本，未來可以運用在其他產業的非結構式資料集。