Date
July 11, 2023
類型
正式課程
程度
中階高階
領域
資料科學機器學習/深度學習
單元要先準備事項
單元重點
- 學習線性回歸模型與其變數意義
- 學習評估回歸模型的指標
- 利用套件實作簡單線性回歸模型
安裝的套件
pip install numpypip install matplotlibpip install scikit-learn
單元內容
大家學完可以利用之前（
Unit 11. EDA (Exploratory Data Analysis) - 資料分布狀況 ）說的 scikit-learn Toy dataset 玩玩看
Code（請配合影片內容教學食用）
（權限設定是使用報名時填寫的 email，單元推出當月有訂閱權限者才有權限，但影片內容有帶 coding 的部分，所以依舊能學到）
推薦閱讀
- （建議一定要看）機器/深度學習: 基礎介紹-損失函數(loss function)
- 回歸分析(Regression analysis)的R平方(R squared)與調整後R平方(Adjusted R squared)
- 回歸模型的衡量標準：MSE. RMSE. MAE. MPE
- 均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)
