Ethan伊森
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我是一個不務正業的資料科學家，喜歡學習各種領域的新知識~希望可以藉由整理自己的學習筆記讓初學者也可以輕鬆上手，目前會以分享資料科學與人工智慧相關的內容為主。
另有AI專案接案與教學服務，可來信聊聊。
https://www.cake.me/ethan-462dc5
全部內容
由新到舊
✍️ 常見裝飾器應用範例
計時器
計算函數運行的時間
運算時間對於機器學習模型來說非常重要，這會影響到模型訓練與部署推論的資源需求
Python系列的筆記到這邊就差不多要告個段落，我介紹了基礎語法與進階語法的功能與使用方式。基礎語法對於初學者來說是滿容易理解而且能快速上手的部分，進階語法則是初學者的噩夢，常常讓人難以理解也不知道怎麼使用，不過它卻是讓大家提升程式設計能力的好工具。 一開始大家不需要去死記硬背這些進階語法，只需要大
這篇筆記主要是介紹資料科學家的好朋友:迭代器和生成器!
迭代器與生成器是大家在處理資料以及訓練模型時常常會使用到的工具，請務必熟悉他們的用法!!!
大部分在學習程式語言的人很常會看到或是聽到一個很抽象的詞:物件導向
對於初學者來說，又出現了一個很難以理解的名詞，而且在學習上的確也是很常讓人碰壁的一部分。雖然有著不小的學習障礙，但是對於提升程式設計能力有很大的幫助，因此建議大家可以多點耐心去接觸並且練習如何使用它。
學習到這個階段，大家如果都有跟上的話已經可以試著自行開發一些工具或是演算法了。不過Python還有提供許多進階的功能可以幫助我們在開發的過程中更順暢、更有效率。
⚠️ 例外處理 (Exception)
學完Python的基礎課程後，大家對於Python已經有了一定程度的了解，可以開始踏入Python進階的課程了! 這邊將介紹 Python 中的函數、模組與套件，這些技巧可以提升結構化、模組化程式的能力，讓程式碼更易於維護、重用與共享。
資料結構是程式設計的核心基石，直接影響演算法的效率與軟體設計的品質。在開發軟體工具時，選擇合適的資料結構不僅是解決問題的關鍵，也是實現高效與穩健程式的重要步驟。
Python 提供了多樣化的內建資料結構，每一種結構都針對特定的任務情境進行了優化設計。接下來，我們將深入探討這些資料結構的特性與用法，
🔄流程控制
條件判斷
條件判斷語句允許程式執行不同的代碼，依條件結果決定程式執行的邏輯。
if：用於判斷條件是否成立，若成立即執行對應程式碼。
elif：用於指定額外條件，當上方的 if 條件不成立時檢查其他可能性。
else：當所有條件皆不成立時執行。
帶著大家簡單地看過整個機器學習流程之後，相信每個人對於機器學習在幹嘛還是很模糊，因此這章節來個實際範例，讓大家更了解在每一個流程中資料科學家究竟都在做什麼。
這裡我使用機器學習中很有名的”鳶尾花”資料集，這部分內容會比較多，希望大家可以跟著我的步驟慢慢地操作，細細地去體驗如何完成一個基本的機器學習
