將隱馬可夫模型 ( HMM，Hidden Markov Models ) 用於股票價格分析、語言建模、網站分析、生物學和網頁排名( PageRank)。

隱馬爾可夫模型( Hidden Markov Model， HMM )是關於學習序列( sequences )的。

很多對我們來說非常有用資料模型都是按順序排列的。股票價格是價格的序列 ; 語言是一系列詞彙 ; 信用評分涉及借款和還款的順序，我們可以使用這些順序來預測你是否要違約。總之，序列無處不在，能夠分析它們是資料科學工具箱中的一項重要技能。

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▌10個機器學習演算法全解說
✅ 常見四大迴歸：簡單線性迴歸、多元線性迴歸、多項式迴歸、邏輯迴歸
　
✅ 單純貝氏分類器：說明貝氏定理、最大似然率估計（Max Likelihood Estimation, MLE）
　
✅ 支援向量機：說明支援向量機的原理、內核函數的原理與好處、以及支援向量機的五大參數等..
　
✅ 決策樹：透過介紹兩種決策樹演算法：ID3 與 CART，說明決策樹分類的背後原理
　
✅ 隨機森林：說明隨機森林的原理、與四大優點：能處理大量低關連的屬性、對缺失資料抗性良好、能產生「統計不偏」的訓練集、對離群值抗性較佳
　
✅ K 平均集群法：解釋「何謂集群演算法」外，也介紹了 K-平均法（K-Means）的原理。透過介紹 「K-Means++ 演算法」與「群內平方和（WCSS）」，教大家如何選擇適合的「初始值」與「最佳 K 值」到底是多少
　
學完這門課，不只機器學習的演算法由淺入深全掌握，還能自己完成一個 #股票趨勢預測系統！
　
對於課綱的設計，老師非常有信心～每個章節會搭配生活實例，大量課後作業讓你強勢練習！
　
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▌自學機器學習為什麼常失敗？
　
機器學習演算法背後，由微積分、線性代數...等數學理論支撐。大部分的自學者很難看懂這些數學公式，半途而廢，或進而在一知半解的情況下，硬抄、硬套其他人寫好的程式碼，無法活用並解決自己的問題。
　
市面學習資源，大多講某某演算法「是什麼」、「怎麼做」；而很少講「為什麼要用該演算法」，以及「什麼時候該用這個演算法」。導致自學者常常張冠李戴，把解決特定問題的某種演算法，囫圇吞棗地硬套到另一種問題身上。
　
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✅ 一定用最淺顯易懂的方式，解說演算法背後的數學原理。
　　
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▌上完課後，可以解決職場或生活上哪些問題？
　
舉凡目前手機「人臉辨識」，或者蘋果手機的 Siri 「語音助理」，自動駕駛，智慧家電（根據外界溫濕度、自動調節環境...等），無人農場、牧場（以機器監控植物、牲畜當下狀況，給予水、肥料、飼料...等），語言翻譯軟體／App（講中文→翻譯出日文），購物車推薦系統（「買了這項物品的人，也買了...」）...都是機器學習可以解決的範圍。
　
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