資料科學 機器學習 學習資源
Python 基礎學習資源
(1) Python 安裝環境介紹 - 吳佳諺老師
https://youtu.be/0o6Y1yoZpeE
(2) 莫煩 Python 基礎教程
https://morvanzhou.github.io/tutorials/python-basic/basic/
■ 資料科學相關學習資源
(1) 莫煩資料科學基礎 教程
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/
(2) 推薦書籍
Python 資料科學學習手冊 (Python Data Science Handbook:
Essential Tools for Working with Data)
https://www.tenlong.com.tw/products/9789864766857?list_name=srh
■ Machine Learning 推薦學習資源
(1) 莫煩 Scikitlearn 教程
https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/
(2) 吳恩達 Deeplearning.ai 全部課程學習心得分享
http://bangqu.com/86uNY1.html
目前 Coursera 上可用的課程中,有三門課值得關注:
1. 神經網絡與深度學習(Neural Networks and Deep Learning)
2. 改進深度神經網絡:調整超參數、正則化與優化(Improving
Deep Neural Networks: Hyperparamater tuning, Regularization
and Optimization)
3. 結構化機器學習項目(Structuring Machine Learning Projects)
(3) 李宏毅老師線上課程/簡報
http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html
(4) Google 基礎機器學習線上課
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/
(5) AWS Machine Learning 線上課
https://aws.amazon.com/tw/training/learning-paths/machine-learning/
■ 機器學習相關基礎數學選讀 (optional)
(1) 微積分
可汗學院微積分線上看
https://www.khanacademy.org/math/calculus-1
(2) 統計與機率相關補充資料
http://www.hmwu.idv.tw/index.php/r-software
(3) 線性代數
可汗學院線性代數線上看
https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra
■ 國網中心 AI 技術高階研發人才課程清單
https://aiel.nchc.org.tw/researcher.aspx
■ 其他推薦閱讀資料
(1) Calculus-微積分
推薦閱讀章節內容:微分找極值、連鎖律、偏微分
1. CH2(Derivatives)
2. CH3(Applications of the Derivatice)
3. CH4(The Chain Rule)
4. CH13(Partial Derivatice)
https://goo.gl/KzTBm8
(2) 線性代數
推薦閱讀章節內容:基本矩陣運算、矩陣性質、線性方程式
1. CH1(Linear Systems)
2. CH3.4(Matrix Operations)
3. CH5.2(Similarity)
https://goo.gl/MdFYZH
(3) statistics-統計與機率
推薦閱讀章節內容:基本機率、條件機率、基本統計觀念、機率分佈
1. CH2(Descriptive Statistics)
2. CH3(Basic Concepts of Probability)
3. CH4(Discrete Random Variables)
4. CH5(Continuous Random Variables)
5. CH10(Correlation and Regression)
https://goo.gl/qyq37U
(1) Python 安裝環境介紹 - 吳佳諺老師
https://youtu.be/0o6Y1yoZpeE
(2) 莫煩 Python 基礎教程
https://morvanzhou.github.io/tutorials/python-basic/basic/
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(1) 莫煩資料科學基礎 教程
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/
(2) 推薦書籍
Python 資料科學學習手冊 (Python Data Science Handbook:
Essential Tools for Working with Data)
https://www.tenlong.com.tw/products/9789864766857?list_name=srh
■ Machine Learning 推薦學習資源
(1) 莫煩 Scikitlearn 教程
https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/
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http://bangqu.com/86uNY1.html
目前 Coursera 上可用的課程中,有三門課值得關注:
1. 神經網絡與深度學習(Neural Networks and Deep Learning)
2. 改進深度神經網絡:調整超參數、正則化與優化(Improving
Deep Neural Networks: Hyperparamater tuning, Regularization
and Optimization)
3. 結構化機器學習項目(Structuring Machine Learning Projects)
(3) 李宏毅老師線上課程/簡報
http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html
(4) Google 基礎機器學習線上課
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/
(5) AWS Machine Learning 線上課
https://aws.amazon.com/tw/training/learning-paths/machine-learning/
■ 機器學習相關基礎數學選讀 (optional)
(1) 微積分
可汗學院微積分線上看
https://www.khanacademy.org/math/calculus-1
(2) 統計與機率相關補充資料
http://www.hmwu.idv.tw/index.php/r-software
(3) 線性代數
可汗學院線性代數線上看
https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra
■ 國網中心 AI 技術高階研發人才課程清單
https://aiel.nchc.org.tw/researcher.aspx
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(1) Calculus-微積分
推薦閱讀章節內容:微分找極值、連鎖律、偏微分
1. CH2(Derivatives)
2. CH3(Applications of the Derivatice)
3. CH4(The Chain Rule)
4. CH13(Partial Derivatice)
https://goo.gl/KzTBm8
(2) 線性代數
推薦閱讀章節內容:基本矩陣運算、矩陣性質、線性方程式
1. CH1(Linear Systems)
2. CH3.4(Matrix Operations)
3. CH5.2(Similarity)
https://goo.gl/MdFYZH
(3) statistics-統計與機率
推薦閱讀章節內容:基本機率、條件機率、基本統計觀念、機率分佈
1. CH2(Descriptive Statistics)
2. CH3(Basic Concepts of Probability)
3. CH4(Discrete Random Variables)
4. CH5(Continuous Random Variables)
5. CH10(Correlation and Regression)
https://goo.gl/qyq37U
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