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1. if 判斷式
1.1 單一判斷：if ...
1.2 雙向判斷：if ... else
1.3 多條件判斷：if ... elif ... else ...
2. 補充資訊
2.1 不支援 switch 判斷式 ( 3.6 版 )
2.2 使用 tab 做縮排，表達判斷式中的執行命令。
2.3 試著自己獨立完成練習。
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Series 單維度的資料，詳細教學：
1. 資料索引：
1.1 什麼是資料索引。
1.2 內建的資料索引。
1.3 自訂的資料索引。
2. 觀察資料：
2.1 資料型態。
2.2 資料數量。
2.3 資料索引。
3. 數字資料的運算：
3.1 數學運算：最大最小值，加法總和，乘法總和。
3.2 統計運算：平均數，中位數，標準差。
3.3 排序運算：最大的 n 個數字、最小的 n 個數字。
4. 字串資料的運算：
4.1 轉換成大小寫。
4.2 串接字串。
4.3 字串長度。
4.4 搜尋字串中是否包含其他字串。
4.5 取代字串中的文字。
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貝氏分類器是一種基於機率的機器學習模型，通常在樣本夠大的情況下，會有不錯的表現，尤其是在垃圾郵件分類、文字分類等。本單元，我們以大家所熟悉的鳶尾花分類為例，帶大家一起實作高斯貝氏分類器、多項式貝氏分類器以及伯努力貝氏分類器。歡迎大家下載程式檔案跟著一起練習唷！
更多內容，歡迎參考 Blog。
程式檔: https://git.io/JvrOR
Blog: https://reurl.cc/9EzbkO
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邏輯斯迴歸在實務上的應用相當廣泛，主要用來處理二元分類的問題。
本單元簡單介紹邏輯斯迴歸模型，並分享模型背後的原理。
更多內容，歡迎參考 Blog: https://reurl.cc/4geEa3