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機器學習課程 (過程 (1.數據預處理(60%~70%) (減維, 數據組織, 降噪....等等, 切分), 數據考量 (場景 (沒有標籤的問題,…

- - - - 圖片
      - 文本
    - - 沒有標籤的問題
      - 回歸問題
      - 分類問題
- - - - 比較少去做預估、多為補充訊息
      - 抽取數據特徵、挖掘數據關聯
        
        例如:推薦系統、聚類
      - 聚類
    - - 有答案的預測
      - 回歸
        
        例如:票房預測
        
        y是連續值
      - 分類
        
        例如:垃圾郵件
        
        y是離散值
    - - 例如:DD接單問題(如何能達到最佳化)
      - 基於環境、取得最大效益
        
        鏈式反應
  - - - DataFrame
        
        數據分析中最適合處理的型態
        
        類似表格的資料格式
- - - - 屬性、特徵、Columns
      - 訓練集
      - 測試集
    - - 敲聲
        
        清脆
        
        沉悶
      - 好瓜
        
        否
        
        是
- - - - 不斷完善自身