這個系列適合誰？
本系列適合從頭開始學習 ML 的初學者，特別是如果您：
- 了解基本的 Python，但對做 ML 專案沒有信心。
- 已經學習了一些離散演算法，但尚未將它們組裝成一個完整的過程。
- 想要以簡單易懂的方式學習，多練習，避免公式過多。
你將如何學習？
每堂課都是按照固定框架設計的：
1.直覺：先了解「為什麼」。 2. 程式碼：運行最小範例，編輯參數以查看差異。 3. 足夠的數學知識：只學習讀取結果和調試模型所需的部分。 4. 清單：清楚知道完成學業後必須做什麼。
系列後的輸出
完成後，您將擁有：
- 1 個可重複使用的端對端 ML 管道。
- 選擇正確指標並避免資料外洩的技能。
- 使用管道、交叉驗證、標準調優的經驗。
- 1 個頂點項目，具有明確的標準，可包含在投資組合中。
快速通道
- 第 0 部分：新手入門（設定 + 第一個模型 + 基線）。
- 第 1 部分：監督學習基礎（迴歸/分類/指標）。
- 第 2 部分：工業工作流程（管道/CV/洩漏/錯誤分析）。
- 第 3 部分：足以使用的高階演算法（樹、聚類、時間序列）。
- 第 4 部分：生產 + 可解釋性 + 頂點。
建議的學習方法不要混淆
- 每週學習 2-3 節課，優先完成練習。
- 在確定基準之前，不要直接跳入複雜的模型。
- 每堂課記錄 3 個想法：假設、結果、經驗教訓。
如果您是全新的，請按照正確的順序從第 0 部分開始。