Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/kongruksiamza/machinelearning
โค้ดประกอบเนื้อหา Python Machine Learning เบื้องต้น
https://github.com/kongruksiamza/machinelearning
deep-learning deep-neural-networks face-recognition k-means-clustering knn-classification linear-regression machine-learning naive-bayes-classifier neural-network pca python
Last synced: 3 days ago
JSON representation
โค้ดประกอบเนื้อหา Python Machine Learning เบื้องต้น
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/kongruksiamza/machinelearning
- Owner: kongruksiamza
- Created: 2020-03-31T00:25:12.000Z (over 4 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-11-10T05:35:40.000Z (about 2 months ago)
- Last Synced: 2024-12-17T03:11:37.317Z (10 days ago)
- Topics: deep-learning, deep-neural-networks, face-recognition, k-means-clustering, knn-classification, linear-regression, machine-learning, naive-bayes-classifier, neural-network, pca, python
- Language: Python
- Homepage: https://www.youtube.com/@KongRuksiamTutorial
- Size: 1.62 MB
- Stars: 61
- Watchers: 7
- Forks: 43
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# พื้นฐานที่ต้องเรียนมาก่อน
- [Python เบื้องต้น](https://youtube.com/playlist?list=PLEE74DyIkwElyKXAKxmHETTtaq99btEPf&si=PWovkpO9hBo5x2Go)
- [Numpy](https://youtu.be/MDA8SbfdLKA?si=IQpuUv61pta7y1RL)
- [จัดการข้อมูลด้วย Pandas](https://youtu.be/SPdwqEPZ_EE?si=F9x0vYZ1jjvuUBwn)
- [สร้างกราฟด้วย Python & Matplotlib](https://youtu.be/MIaO3atFaGM?si=btbxFQJ8OwBpmpzB)
# สารบัญเนื้อหา
| ตอนที่ | ชื่อหัวข้อ |
|:----:|:------------------------------------------:|
| 1 | รู้จักกับ Machine Learning |
| 2 | รู้จักกับชุดข้อมูล (Data Set) |
| 3 | Iris Data Set |
| 4 | MNIST Dataset |
| 5 | แสดงภาพตัวเลขด้วย Pylab และ Matplotlib |
| 6 | แสดงภาพตัวเลข MNIST Dataset (ตัวเต็ม) |
| 7 | เขียนโปรแกรมแบ่งชุดข้อมูล |
| 8 | ไลบราลี่ Seaborn |
| 9 | รู้จัก Linear Regression |
| 10 | การกระจายข้อมูล (Scatter) |
| 11 | สร้างโมเดล Linear Regression |
| 12 | สร้างโมเดลทำนายอุณหภูมิ |
| 13 | การวัดประสิทธิภาพโมเดล |
| 14 | Binary Classifier |
| 15 | Gradient Descent |
| 16 | เขียนโปรแกรมแบ่งชุดข้อมูล MNIST |
| 17 | จำแนกข้อมูลเป็น 2 กลุ่ม (Binary Classification) |
| 18 | Stochastic Gradient Descent (SGD) |
| 19 | Cross Validation |
| 20 | Confusion Matrix |
| 21 | Precision Recall และ F1-Score |
| 22 | การคำนวณหาเพื่อนบ้านใกล้สุด (K-NN) |
| 23 | การสร้าง KNN Model |
| 24 | ทำนายโรคเบาหวานด้วย KNN พร้อมค่า K ที่เหมาะสม |
| 25 | ทำนายโรคเบาหวานด้วย KNN และวัดประสิทธิภาพโมเดล |
| 26 | ทฤษฎีการจัดหมวดหมู่ด้วย Naive Bayes |
| 27 | สร้างโมเดลด้วย Gaussian Naive Baye |
| 28 | ทำนายรายได้ประชากรด้วย GaussianNB |
| 29 | การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) |
| 30 | การใช้ PCA ทำงานร่วมกับโมเดล |
| 31 | MNIST Dataset ทำงานร่วมกับ PCA |
| 32 | การจัดกลุ่มด้วย K-Means(K-Means Clustering) |
| 33 | การประยุกต์ใช้ K-Means(K-Means Clustering) |
| 34 | การจดจำใบหน้า (Face Recognition) |
| 35 | แสดงข้อมูลใบหน้า (LFW Databset) |
| 36 | สร้างโมเดลด้วย SVM (Support Vector Machine) |
| 37 | รู้จักกับ Neural Network |
| 38 | สร้างโมเดลจดจำตัวอักษรด้วย MLP |
## 🎓 คอร์สเรียนที่น่าสนใจ [](https://www.udemy.com/user/kong-ruksiam/)
- [สร้างแอพพลิเคชั่นด้วยภาษา Python (Real-World Projects)](https://www.udemy.com/course/python-real-world-projects/?referralCode=4D6784B6C4CF2CBB1892)
- [สร้าง GUI Application ด้วย Python](https://www.udemy.com/course/python-gui-projects/?referralCode=CFE6A91D21C759EF13E1)
- [พัฒนาเว็บด้วย Django Framework 4.x](https://www.udemy.com/course/django-framework-real-world-projects/?referralCode=63ED08A516BE8C4A93F7)
- [พัฒนาระบบร้านค้าออนไลน์ด้วย Django Framework 4.x](https://www.udemy.com/course/django-framework-e-commerce/?referralCode=AFDB5F462F46815300C1)
- [พัฒนา REST API ด้วย Django REST Framework](https://www.udemy.com/course/rest-api-django-rest-framework/?referralCode=3E81004F9DAE23131BC4)
## 📢 ติดตามข่าวสารอื่นๆของเราได้ที่
