在這個章節會繼續介紹機器學習後半部的流程，主要也是概念式的說明，每一個小細節在後續的文章中會再單獨拿出來說明。請大家盡量記得文章中每個流程所提到的專有名詞，大概了解每一個步驟在做什麼對於後續的學習很有幫助!
在這個章節會繼續介紹機器學習後半部的流程，主要也是概念式的說明，每一個小細節在後續的文章中會再單獨拿出來說明。請大家盡量記得文章中每個流程所提到的專有名詞，大概了解每一個步驟在做什麼對於後續的學習很有幫助!
接著會詳細的介紹機器學習的每一個步驟在做什麼，這部分專有名詞會比較多，希望大家可以盡量熟悉。
🙋問題定義
在真正進入機器學習流程之前，需要先定義你想要解決的問題。 如何將你的問題、你的痛點，轉換成機器學習可以執行的任務是你們會遇到的第一個難題，原則上可以遵循以下方法來思考:
接著會詳細的介紹機器學習的每一個步驟在做什麼，這部分專有名詞會比較多，希望大家可以盡量熟悉。
🙋問題定義
在真正進入機器學習流程之前，需要先定義你想要解決的問題。 如何將你的問題、你的痛點，轉換成機器學習可以執行的任務是你們會遇到的第一個難題，原則上可以遵循以下方法來思考:
🔍 為什麼要學機器學習？
在這個資料驅動的時代，從圖像辨識、語音助手到金融風險預測，都離不開機器學習。 透過「從資料中自動學習規則」的能力，機器學習幫助我們：
自動化決策流程（例如：信貸核准）
從龐大資料中發現趨勢與模式（例如：顧客行為分析）
增強傳統演算法的適應力與預測能力
🔍 為什麼要學機器學習？
在這個資料驅動的時代，從圖像辨識、語音助手到金融風險預測，都離不開機器學習。 透過「從資料中自動學習規則」的能力，機器學習幫助我們：
自動化決策流程（例如：信貸核准）
從龐大資料中發現趨勢與模式（例如：顧客行為分析）
增強傳統演算法的適應力與預測能力
在輔導學員的時候遇過很多初學者會搞不清楚到底模型是什麼?訓練又是怎麼一回事?
因此這篇文章主要是提供初學者一些簡單的概念，知道”模型”和”訓練”是在做什麼，不涉及程式碼撰寫與執行。
希望藉由簡單的說明讓大家可以先了解這些基本概念，可以加快後續實際操作上手的時間。
在輔導學員的時候遇過很多初學者會搞不清楚到底模型是什麼?訓練又是怎麼一回事?
因此這篇文章主要是提供初學者一些簡單的概念，知道”模型”和”訓練”是在做什麼，不涉及程式碼撰寫與執行。
希望藉由簡單的說明讓大家可以先了解這些基本概念，可以加快後續實際操作上手的時間。
🙋♀️ 什麼是特徵（Feature）？
想像一個情境：
你想領養一隻小狗，到了收容所後，該怎麼跟承辦人員描述你想要的狗狗呢？
你可能會說：「我想要一隻可愛的小狗。」 但這樣的描述太模糊了，對方可能無法立刻理解你的偏好。
🙋♀️ 什麼是特徵（Feature）？
想像一個情境：
你想領養一隻小狗，到了收容所後，該怎麼跟承辦人員描述你想要的狗狗呢？
你可能會說：「我想要一隻可愛的小狗。」 但這樣的描述太模糊了，對方可能無法立刻理解你的偏好。
好不容易學習完資料科學三大基礎套件(NumPy / Pandas / Matplotlib)之後，就可以開始學習什麼是資料前處理(Data Preprocessing)、為什麼要做?、以及怎麼做?
好不容易學習完資料科學三大基礎套件(NumPy / Pandas / Matplotlib)之後，就可以開始學習什麼是資料前處理(Data Preprocessing)、為什麼要做?、以及怎麼做?
Python/Pandas中的None VS NaN
大家在進行資料清理時一定會遇到一個問題，到底缺失值、空值要怎麼判斷，以及如何處理? 而且時常會被他們的定義搞得頭昏腦脹…
Python/Pandas中的None VS NaN
大家在進行資料清理時一定會遇到一個問題，到底缺失值、空值要怎麼判斷，以及如何處理? 而且時常會被他們的定義搞得頭昏腦脹…
🔍什麼是Matplotlib?
Matplotlib 是 Python 最早也是最強大的 2D 資料視覺化套件，提供靈活且客製化程度高的繪圖介面。
🌍 發展歷史悠久，幾乎所有可視化工具都以它為基礎（如 Seaborn、Pandas 內建繪圖、Plotly）
🔍什麼是Matplotlib?
Matplotlib 是 Python 最早也是最強大的 2D 資料視覺化套件，提供靈活且客製化程度高的繪圖介面。
🌍 發展歷史悠久，幾乎所有可視化工具都以它為基礎（如 Seaborn、Pandas 內建繪圖、Plotly）
🧪GroupBy能做什麼?
groupby() 可將資料依照欄位分組，接著對每個群體套用統計或轉換函式，如同 SQL 中的 GROUP BY。 善用groupby()可以讓自己資料處理能力更上一層!!!
🧪GroupBy能做什麼?
groupby() 可將資料依照欄位分組，接著對每個群體套用統計或轉換函式，如同 SQL 中的 GROUP BY。 善用groupby()可以讓自己資料處理能力更上一層!!!
🐼什麼是Pandas?
Pandas 是 Python 最重要的資料處理與分析工具，名稱來自 "Panel Data"（跨時間的結構化資料），由 Wes McKinney 開發。 它提供兩個核心資料結構： Series：一維的資料列（類似 list） DataFrame：二維表格資料結構
🐼什麼是Pandas?
Pandas 是 Python 最重要的資料處理與分析工具，名稱來自 "Panel Data"（跨時間的結構化資料），由 Wes McKinney 開發。 它提供兩個核心資料結構： Series：一維的資料列（類似 list） DataFrame：二維表格資料結構
再見NumPy
在學習完上一篇NumPy入門教學後，可以接著熟悉一下NumPy進階，這部分包含了許多資料前處理上常用的技巧和語法。 其實有更多的語法我沒有列出來，因為不只你們記不住，我也記不得! 這邊整理的都是比較常用的部分，其他函數等你們有用到的時候自然會知道~
再見NumPy
在學習完上一篇NumPy入門教學後，可以接著熟悉一下NumPy進階，這部分包含了許多資料前處理上常用的技巧和語法。 其實有更多的語法我沒有列出來，因為不只你們記不住，我也記不得! 這邊整理的都是比較常用的部分，其他函數等你們有用到的時候自然會知道~
NumPy（Numerical Python）是 Python 資料科學的根基，一個為處理數值資料與高效陣列運算而生的工具。在這套件的世界裡，矩陣（array）不再只是數學符號，而是資料操作的核心主角，從最基本的數列建立、重塑，到進階的數學與邏輯運算，它都是你駕馭資料的第一把鑰匙。
NumPy（Numerical Python）是 Python 資料科學的根基，一個為處理數值資料與高效陣列運算而生的工具。在這套件的世界裡，矩陣（array）不再只是數學符號，而是資料操作的核心主角，從最基本的數列建立、重塑，到進階的數學與邏輯運算，它都是你駕馭資料的第一把鑰匙。
✨ 每一位資料人，都是從零開始的
當初剛開始學習資料科學時，我也曾面對過無數的自我懷疑：
Python 還不熟，怎麼寫程式解決實際問題?
學了NumPy，學了Pandas之後呢?
我學的真的夠多，可以應用在工作上了嗎?
這個錯誤訊息又是什麼意思？
為什麼結果都不是我想像的那樣?
.
✨ 每一位資料人，都是從零開始的
當初剛開始學習資料科學時，我也曾面對過無數的自我懷疑：
Python 還不熟，怎麼寫程式解決實際問題?
學了NumPy，學了Pandas之後呢?
我學的真的夠多，可以應用在工作上了嗎?
這個錯誤訊息又是什麼意思？
為什麼結果都不是我想像的那樣?
.
在這個章節會繼續介紹機器學習後半部的流程，主要也是概念式的說明，每一個小細節在後續的文章中會再單獨拿出來說明。請大家盡量記得文章中每個流程所提到的專有名詞，大概了解每一個步驟在做什麼對於後續的學習很有幫助!
在這個章節會繼續介紹機器學習後半部的流程，主要也是概念式的說明，每一個小細節在後續的文章中會再單獨拿出來說明。請大家盡量記得文章中每個流程所提到的專有名詞，大概了解每一個步驟在做什麼對於後續的學習很有幫助!
接著會詳細的介紹機器學習的每一個步驟在做什麼，這部分專有名詞會比較多，希望大家可以盡量熟悉。
🙋問題定義
在真正進入機器學習流程之前，需要先定義你想要解決的問題。 如何將你的問題、你的痛點，轉換成機器學習可以執行的任務是你們會遇到的第一個難題，原則上可以遵循以下方法來思考:
接著會詳細的介紹機器學習的每一個步驟在做什麼，這部分專有名詞會比較多，希望大家可以盡量熟悉。
🙋問題定義
在真正進入機器學習流程之前，需要先定義你想要解決的問題。 如何將你的問題、你的痛點，轉換成機器學習可以執行的任務是你們會遇到的第一個難題，原則上可以遵循以下方法來思考:
🔍 為什麼要學機器學習？
在這個資料驅動的時代，從圖像辨識、語音助手到金融風險預測，都離不開機器學習。 透過「從資料中自動學習規則」的能力，機器學習幫助我們：
自動化決策流程（例如：信貸核准）
從龐大資料中發現趨勢與模式（例如：顧客行為分析）
增強傳統演算法的適應力與預測能力
🔍 為什麼要學機器學習？
在這個資料驅動的時代，從圖像辨識、語音助手到金融風險預測，都離不開機器學習。 透過「從資料中自動學習規則」的能力，機器學習幫助我們：
自動化決策流程（例如：信貸核准）
從龐大資料中發現趨勢與模式（例如：顧客行為分析）
增強傳統演算法的適應力與預測能力
在輔導學員的時候遇過很多初學者會搞不清楚到底模型是什麼?訓練又是怎麼一回事?
因此這篇文章主要是提供初學者一些簡單的概念，知道”模型”和”訓練”是在做什麼，不涉及程式碼撰寫與執行。
希望藉由簡單的說明讓大家可以先了解這些基本概念，可以加快後續實際操作上手的時間。
在輔導學員的時候遇過很多初學者會搞不清楚到底模型是什麼?訓練又是怎麼一回事?
因此這篇文章主要是提供初學者一些簡單的概念，知道”模型”和”訓練”是在做什麼，不涉及程式碼撰寫與執行。
希望藉由簡單的說明讓大家可以先了解這些基本概念，可以加快後續實際操作上手的時間。
🙋♀️ 什麼是特徵（Feature）？
想像一個情境：
你想領養一隻小狗，到了收容所後，該怎麼跟承辦人員描述你想要的狗狗呢？
你可能會說：「我想要一隻可愛的小狗。」 但這樣的描述太模糊了，對方可能無法立刻理解你的偏好。
🙋♀️ 什麼是特徵（Feature）？
想像一個情境：
你想領養一隻小狗，到了收容所後，該怎麼跟承辦人員描述你想要的狗狗呢？
你可能會說：「我想要一隻可愛的小狗。」 但這樣的描述太模糊了，對方可能無法立刻理解你的偏好。
好不容易學習完資料科學三大基礎套件(NumPy / Pandas / Matplotlib)之後，就可以開始學習什麼是資料前處理(Data Preprocessing)、為什麼要做?、以及怎麼做?
好不容易學習完資料科學三大基礎套件(NumPy / Pandas / Matplotlib)之後，就可以開始學習什麼是資料前處理(Data Preprocessing)、為什麼要做?、以及怎麼做?
Python/Pandas中的None VS NaN
大家在進行資料清理時一定會遇到一個問題，到底缺失值、空值要怎麼判斷，以及如何處理? 而且時常會被他們的定義搞得頭昏腦脹…
Python/Pandas中的None VS NaN
大家在進行資料清理時一定會遇到一個問題，到底缺失值、空值要怎麼判斷，以及如何處理? 而且時常會被他們的定義搞得頭昏腦脹…
🔍什麼是Matplotlib?
Matplotlib 是 Python 最早也是最強大的 2D 資料視覺化套件，提供靈活且客製化程度高的繪圖介面。
🌍 發展歷史悠久，幾乎所有可視化工具都以它為基礎（如 Seaborn、Pandas 內建繪圖、Plotly）
🔍什麼是Matplotlib?
Matplotlib 是 Python 最早也是最強大的 2D 資料視覺化套件，提供靈活且客製化程度高的繪圖介面。
🌍 發展歷史悠久，幾乎所有可視化工具都以它為基礎（如 Seaborn、Pandas 內建繪圖、Plotly）
🧪GroupBy能做什麼?
groupby() 可將資料依照欄位分組，接著對每個群體套用統計或轉換函式，如同 SQL 中的 GROUP BY。 善用groupby()可以讓自己資料處理能力更上一層!!!
🧪GroupBy能做什麼?
groupby() 可將資料依照欄位分組，接著對每個群體套用統計或轉換函式，如同 SQL 中的 GROUP BY。 善用groupby()可以讓自己資料處理能力更上一層!!!
🐼什麼是Pandas?
Pandas 是 Python 最重要的資料處理與分析工具，名稱來自 "Panel Data"（跨時間的結構化資料），由 Wes McKinney 開發。 它提供兩個核心資料結構： Series：一維的資料列（類似 list） DataFrame：二維表格資料結構
🐼什麼是Pandas?
Pandas 是 Python 最重要的資料處理與分析工具，名稱來自 "Panel Data"（跨時間的結構化資料），由 Wes McKinney 開發。 它提供兩個核心資料結構： Series：一維的資料列（類似 list） DataFrame：二維表格資料結構
再見NumPy
在學習完上一篇NumPy入門教學後，可以接著熟悉一下NumPy進階，這部分包含了許多資料前處理上常用的技巧和語法。 其實有更多的語法我沒有列出來，因為不只你們記不住，我也記不得! 這邊整理的都是比較常用的部分，其他函數等你們有用到的時候自然會知道~
再見NumPy
在學習完上一篇NumPy入門教學後，可以接著熟悉一下NumPy進階，這部分包含了許多資料前處理上常用的技巧和語法。 其實有更多的語法我沒有列出來，因為不只你們記不住，我也記不得! 這邊整理的都是比較常用的部分，其他函數等你們有用到的時候自然會知道~
NumPy（Numerical Python）是 Python 資料科學的根基，一個為處理數值資料與高效陣列運算而生的工具。在這套件的世界裡，矩陣（array）不再只是數學符號，而是資料操作的核心主角，從最基本的數列建立、重塑，到進階的數學與邏輯運算，它都是你駕馭資料的第一把鑰匙。
NumPy（Numerical Python）是 Python 資料科學的根基，一個為處理數值資料與高效陣列運算而生的工具。在這套件的世界裡，矩陣（array）不再只是數學符號，而是資料操作的核心主角，從最基本的數列建立、重塑，到進階的數學與邏輯運算，它都是你駕馭資料的第一把鑰匙。
✨ 每一位資料人，都是從零開始的
當初剛開始學習資料科學時，我也曾面對過無數的自我懷疑：
Python 還不熟，怎麼寫程式解決實際問題?
學了NumPy，學了Pandas之後呢?
我學的真的夠多，可以應用在工作上了嗎?
這個錯誤訊息又是什麼意思？
為什麼結果都不是我想像的那樣?
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✨ 每一位資料人，都是從零開始的
當初剛開始學習資料科學時，我也曾面對過無數的自我懷疑：
Python 還不熟，怎麼寫程式解決實際問題?
學了NumPy，學了Pandas之後呢?
我學的真的夠多，可以應用在工作上了嗎?
這個錯誤訊息又是什麼意思？
為什麼結果都不是我想像的那樣?
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