Python 機器學習 （Python Machine Learning）

這份教材包含了 Python 程式語言入門，以及機器學習相關工具和應用的介紹。教材內容以 Jupyter Notebook 撰寫，若沒有安裝 Python 開發環境也可以在 Jupyter NBviewer 檢視，或是 Google Colaboratory 上執行，在每一份教材的開頭都有提供開啟這兩個雲端工具的連結。

Quick Start

Python 與機器學習的快速導覽，希望在2-3小時內可以對Python程式、機器學習在做什麼有些概念，知道有哪些Python工具可以用來做機器學習。

• Python Quick Start [NBviewer] [Colab]
• Python Machine Learning Quick Tour [NBviewer] [Colab]

課程 Jupyter 筆記本

以下是開啟各單元講義的連結：

1. Getting Started [NBviewer] [Colab]

2. Python 語法概要（上） [NBviewer] [Colab]

3. Python 語法概要（下） [NBviewer] [Colab]

4. str 字串操作 [NBviewer] [Colab]

5. list 序列容器操作 [NBviewer] [Colab]

6. tuple 序列容器操作 [NBviewer] [Colab]

7. dict 容器操作 [NBviewer] [Colab]

8. file 檔案操作 [NBviewer] [Colab]

9. Python 標準函式庫的其他實用工具 [NBviewer] [Colab]

10. Python 程式開發專案 [NBviewer] [Colab]

11. Numpy 向量運算 [NBviewer] [Colab]

12. Matplotlib 資料視覺化 [NBviewer] [Colab]

13. Pandas 資料處理 [NBviewer] [Colab]

14. 從頭建立機器學習模型 [NBviewer] [Colab]

15. 機器學習使用 Scikit-Learn [NBviewer] [Colab]

16. 超參數搜尋與特徵選取使用 Scikit-Learn [NBviewer] [Colab]

17. Artificial Neural Network with tf.Keras

18. Artificial Neural Network - Case Studies

19. Practical Autoencoders

20. CNN Fundamental

Note: 所有深度學習課程內容改到 PyTorch-Deep-Learning，目前的 17-20 章在新內容準備後會被刪除。

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2021, James Chang