邏輯斯回歸（Logistic Regression）
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Wayne
Logistic regression 是一個資料分析技術，被用來做分類（classification）。它大概是分類演算法中最簡單的模型。因此，很適合當初學者的第一個分類演算法。
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邏輯斯回歸（Logistic Regression）
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Logistic regression 是一個資料分析技術，被用來做分類（classification）。它大概是分類演算法中最簡單的模型。因此，很適合當初學者的第一個分類演算法。
線性回歸（Linear Regression）
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Linear regression 是一個資料分析技術，且使用線性函數來預測未知的資料。雖然 linear regression 模型相對簡單，但它是一個成熟的統計技術。
正則化（Regularization）
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當模型的效能低下時，它無法準確地預測資料。它的主因可能是 overfitting 或 underfitting。如果是 overfitting 的情況，我們可以使用 regularization 來解決模型 overfitting 的問題。
過擬合和欠擬合（Overfitting and Underfitting）
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過擬合和欠擬合（Overfitting and underfitting）是模型準確率不彰的主因。要能夠判斷模型是 overfitting 還是 underfitting，才能夠採取正確的方法來提升模型的效能。
特徵縮放（Feature Scaling）
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在機器學習中，在我們將資料拿來訓練模型之前，通常要先對資料做特徵縮放（feature scaling）。本文章將介紹一些 feature scaling 的方法。
混淆矩陣（Confusion Matrix）
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混淆矩陣是一個用來衡量模型效能的工具。這使得資料科學家可以分析並優化模型。因此，在學習機器學習時，我們必須要學會使用混淆矩陣。此外，本文章還會介紹 accuracy、recall、precision、和 F1 score。
Python K 線圖（Candlestick Charts）
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K 線圖（Candlestick Charts）常用來顯示股價的走勢。單根 K 線可以表示出股價的四個價位，分別為最高價、開盤價、收盤價、以及最低價。本文章將介紹如何使用 Python 的 mplfinance 和 Plotly 套件來繪製 K 線圖。
解決 Matplotlib 的中文顯示問題
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Matplotlib 是一個常用的資料視覺化工具。但是在使用之前，若是沒有先做設定的話，Matplotlib 無法正確地顯示中文。本文章將一步一步地講解如何解決 Matplotlib 的顯示問題。
Python 回歸線圖（Regression Line Plots）
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在分析資料時，回歸線可以幫助我們了解資料的趨勢。本文章中，我們將介紹如何用 Seaborn 和 Plotly Express 來繪製回歸線。
Python 分級著色圖（Choropleth Map）
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分級著色圖（Choropleth Map）將資料的變量以視覺化的方式顯示在地圖上。我們在本文章中將介紹如何用 Python 的 Plotly Express 套件來繪製分級著色圖。
