2020-12th-ironman:[全民疯AI系列] 第12届iT邦帮忙铁人赛影片教学组
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2020-12th-ironman-master 21.XGBoost(迴歸器) 
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21. XGBoost (迴歸器).pdf 2.46MB .gitignore 61B 28.API前後端串接 28.API前後端串接.pdf 2.26MB README.md 2KB 7.非監督式學習-降維(1) README.md 1KB 7.非監督式學習-降維(1).pdf 3.35MB 4.資料視覺化 4.資料視覺化.pdf 7.03MB README.md 2KB 4.資料視覺化.ipynb 427KB 26.使用Heroku部署機器學習API 26.使用Heroku部署機器學習API.pdf 2.43MB README.md 679B 9.Linear-Regression 9.Linear Regression.ipynb 83KB 9.Linear-Regression.pdf 3.48MB README.md 791B 13.SVM(分類器) 13.SVM(Classfication-iris).ipynb 153KB README.md 1KB 13.SVM(分類器).pdf 3.38MB 27.使用GCP部署機器學習API 27.使用GCP部署機器學習API.pdf 3.43MB README.md 4KB dataset forest train.csv 2.27MB iris Iris.csv 5KB 6.非監督式學習k-means分群 README.md 1KB 6.非監督式學習 k-means分群.ipynb 81KB 6.非監督式學習k-means分群.pdf 5.6MB 15.決策樹(分類器) 15.決策樹(分類器).pdf 3.77MB 15.決策樹(Classfication-iris).ipynb 56KB README.md 963B 20.XGBoost(分類器) 20.XGBoost(分類器).pdf 3.3MB README.md 840B 20.XGBoost(Classfication-iris).ipynb 60KB 22.Stacking 22.forest-type-prediction-stacking.ipynb 30KB 22.Stacking.pdf 2.73MB README.md 1KB 8.非監督式學習-降維(2) 8.非監督式學習-降維.ipynb 98KB 8.非監督式學習-降維(2).pdf 4.57MB README.md 406B 12.KNN(迴歸器) 12.KNN(迴歸器).pdf 2.59MB README.md 754B 12.KNN(Regression).ipynb 55KB 19.隨機森林(迴歸器) 19.隨機森林(Regression).ipynb 57KB 19.隨機森林(迴歸器).pdf 2.83MB README.md 812B 17.集成式學習 README.md 1KB 17.集成式學習.pdf 8.41MB 5.資料清理&前處理 5.資料清理&前處理.pdf 5.15MB 5.資料清理&前處理.ipynb 243KB README.md 2KB 24.儲存訓練好的模型 model xgboost-iris.pgz 20KB xgboost-iris.pickle 92KB 24.XGBoost (Classfication-iris).ipynb 19KB README.md 769B 24.儲存訓練好的模型.pdf 2.19MB 2.認識AI 2.認識AI.pdf 2.94MB screenshot 
img2-1.png 211KB 2.認識AI.md 2KB 16.決策樹(迴歸器) README.md 2KB 16.決策樹(Regression).ipynb 66KB 16.決策樹(迴歸器).pdf 8.44MB 29.DNN(分類器) 29.MNIST-DNN.ipynb 131KB 29.DNN(分類器).pdf 3.04MB README.md 1KB README.md 11KB 23.免費雲端Jupyter-Notebook資源 README.md 3KB 23.免費雲端Jupyter-Notebook資源.pdf 6.64MB 23.free-Jupyter-Notebook.ipynb 25KB 14.SVR(迴歸器) 14.SVR(Regression).ipynb 69KB README.md 794B 14.SVR(迴歸器).pdf 2.27MB 11.KNN(分類器) 11.KNN(Classfication-iris).ipynb 90KB README.md 710B 11.KNN(分類器).pdf 4.31MB 1.目標介紹 1.目標介紹.pdf 2.31MB 1-intro.md 2KB 18.隨機森林(分類器) 18.隨機森林(分類器).pdf 5.75MB README.md 930B 18.隨機森林(Classfication-iris).ipynb 1009KB 25.使用Python-Flask架設API吧! 25.使用Python Flask架設API吧!.pdf 2.77MB README.md 2KB Flask-API-example-with-ML-model .gitignore 30B
requirements.txt 44B run.py 691B model xgboost-iris.pgz 20KB README.md 744B model.py 246B 3.機器學習大補帖 README.md 943B 3.機器學習大補帖.pdf 3.58MB screenshot 
img3-1.jpg 143KB img3-3.jpg 197KB img3-2.jpg 186KB 30.使用TensorFlow.js建置DNN手寫數字辨識分類器 30.使用TensorFlow.js建置DNN手寫數字辨識分類器.pdf 4.72MB README.md 665B 10.Logistic-Regression 10.Logistic-regression-iris.ipynb 46KB README.md 691B 10.Logistic-regression.pdf 2.59MB
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