關於 隨機森林迴歸 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

🔥 NT330 特價中

課程已於 2021 年 8 月更新

學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !

本課程的主題包括 :

資料探索與視覺化
神經網路和深度學習
模型評估與分析
Python 3
Tensorflow 2.0
Numpy
Scikit-Learn
資料科學與機器學習專案和工作流程
在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
轉移學習( Transfer Learning )
影像辨識和分類
訓練/測試並交叉驗證
監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
決策樹和隨機森林
整體學習( Ensemble Learning )
調整超參數( Hyperparameter Tuning )
採用 Pandas 資料框解決複雜任務
採用 Pandas 處理 CSV 檔
採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
如何為你的分析清理並準備你的資料
K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
支援向量機( Vector Machines )
迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
配合 Google Colab 採用 GPUs

https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/

隨機森林、GBM、線性迴歸、聚類演算法是什麼？應徵之前，最好要搞懂這些東西

課程已於2021年1月更新，如果想要使用優惠價購買課程，可以參考 https://bit.ly/3oS4ZSG

這門課是由 udemy 熱門講師 Jose Portilla 所主講

課程內容是什麼？

歡迎來到在網際網路上最完整的學習資料科學和機器學習的課程！在教完兩百多萬學生之後，我花了一年多的時間把我認為最好的方法放在一起，幫助你從零到高手學到用 Python 實現資料科學和機器學習！

這個綜合課程的設計與通常要花費數千美元的訓練營相當，最終課程將包括以下主題:

用 Python 程式設計
Python 的 NumPy
深入研究 Pandas 資料分析
全面瞭解 Matplotlib Programming Library
深入可做資料視覺化的 seaborn
使用 SciKit Learn 的機器學習，包括:
線性迴歸( Linear Regression )
正規化( Regularization )
Lasso Regression
Ridge Regression
Elastic Net
K 最近鄰( Nearest Neighbors )
K 均值叢集( Means Clustering )
決策樹
隨機森林
自然語言處理( NLP )
支援向量機
階層叢集( Hierarchal Clustering )
DBSCAN
主成分分析( PCA )
Manifold Learning
模型部署
還有很多，很多！
https://softnshare.com/python-for-machine-learning-data-science-masterclass/