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機器學習線上課程ptt的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳會安寫的 Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術 和何敏煌,葉柏漢,顏凰竹的 使用Python搜刮網路資料的12堂實習課都 可以從中找到所需的評價。
另外網站【機器學習】一行程式抓遍台股、美股交易記錄（課程募資影片 ...也說明：您知道怎麼用「一行」Python 程式碼，就能夠抓遍台灣股市、美國股市任何時間點的交易記錄嗎？這支影片會告訴您喔！覺得好看嗎？
這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
國立宜蘭大學 資訊工程學系碩士班 黃朝曦所指導 王敬翔的 應用網路爬蟲實現數位課程討論區情感分析之個案研究 -以RFID技術與認證為例 （2018），提出機器學習線上課程ptt關鍵因素是什麼，來自於數位學習、情感分析、文本分析。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 營建工程系 廖國偉所指導 王暄雅的 網路情資應用於災害預警應變能力之研究 （2016），提出因為有 巨量資料、大數據、網路情資的重點而找出了 機器學習線上課程ptt的解答。
最後網站奇美博物館｜CHIMEI MUSEUM則補充：奇美博物館擁有全台最美的西洋古典建築外觀，最豐富的西洋繪畫雕塑，世界第一的提琴蒐藏，全球首創的管弦樂團展覽，世界古兵器與動物標本大集合！
Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術
為了解決機器學習線上課程ptt 的問題，作者陳會安 這樣論述：
☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序 ☛ 資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。 ☛ 網路爬蟲就是從 HTML 網頁取得資料。你可以想像在 Web 星球 ( WWW ) 上有眾多果園 ( 網站 ) 和 HTML 果樹 ( 網頁 )，你的工作是拿著水果籃進入指定的果園
後，爬上果樹摘下樹上的水果 ( HTML 標籤 )，你需要定位水果在哪裡以及規劃摘取順序，才能成功摘下整棵樹的水果，放進水果籃。 ☛ 本書讓你學得到 Python，用得到 Python，還能夠「真正活用」Python 來解決你日常生活、學習和工作上，各種資料擷取和處理的問題。 適用讀者 ✎ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者。 ✎ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材。 本書提供線上資源下載 ☛ fChart
應用網路爬蟲實現數位課程討論區情感分析之個案研究 -以RFID技術與認證為例
為了解決機器學習線上課程ptt 的問題，作者王敬翔 這樣論述：
近年來隨著網路普及，使得遠距教學的模式在學習上更能快速、有效地使學習者獲得所需的知識與技能，提昇其競爭力。又因為無線網路科技的成熟，掀起了學習型態的大改變，數位學習已然成為學習的熱門管道之一，而目前在線上課程的後台分析系統中，大多是分析其留言數量，或是時間，但針對討論內容做分析的研究還尚未普及，因此研究者設計了一套系統，透過分析其發言內容課程相關程度及情緒正負向，讓使用者能夠快速瀏覽學生的發言內容及狀況，進而去查看特定的週次或者是比較特別的狀況，發現學生的問題。 本研究分為三個部分，第一部分設計並創建一本屬於RFID技術與認證課程的中文斷詞自定義辭典，使其有效提高斷詞結果精確率
；第二部分使用者可以利用文本情感分析，分析出該課程討論室之學生發言內容情緒正負向，讓教學者可以快速瀏覽學生發言內容，並從其分析結果去了解較為特殊的狀況，進而發現學生或是課堂的問題；第三部分經研究後發現其發言內容和課程的關聯度高低和發言內容情緒正負向為正相關，因而教學者可以透過此系統有效並快速去觀察學生發言狀況；利用以上三個部分，經系統分析可以讓使用者快速了解學生發言內容及情感正負向，讓以後的教學者能進一步了解學生需求。
使用Python搜刮網路資料的12堂實習課
為了解決機器學習線上課程ptt 的問題，作者何敏煌,葉柏漢,顏凰竹 這樣論述：
網路爬蟲是AI範疇中， 取得資料與儲存的一項重要技能， 而Python是爬蟲過程中相當好用的工具 全書以簡單的Python程式為主軸，讓您可以輕鬆學會如何利用Python的模組擷取公開的網站資料、網頁內容，並建立自己的自動化爬蟲程式，增進您在網路上搜刮資料的能力與效率，是已具有Python基礎的學習者最佳的爬蟲入門工具書。 在本書中我們將學會使用以下的Python開發環境、模組及框架： Thonny Jupyter Notebook requests json csv re xlrd BeautifulSoup
Selenium sqlite3 mysql pymongo pyinstaller Scrapy pyautogui 並學習如何擷取以下的幾種網站： ☑大學網站的焦點新聞頁面 ☑政府公開資訊網站 ☑即時新聞網站標題、內容、圖片 ☑汽車網站之車款資訊及二手車在庫資訊 ☑銀行網站之匯率資料擷取 ☑中央氣象局之氣溫觀測資訊 ☑Ptt八卦版年齡宣告按鈕及Ptt討論區貼文擷取 ☑網路書店暢銷書排行榜 ☑股市網站財經新聞 ☑線上購物網站產品資訊 ☑名言佳句範例網站 ☑台灣證券交易所股票
資訊 ☑Dcard梗圖下載 ☑台灣運彩官網資訊 ☑Mobile01討論區貼文 本書特色 ✪了解網站、網頁、瀏覽器間的關係，認識爬蟲程式 ✪了解網路上格式HTML/CSV/JSON/XLSX ✪使用requests模組取得網路上的資料 ✪擷取及解析JSON及CSV格式資料檔案 ✪利用Regular Expression及BeautifulSoup模組剖析網頁資料 ✪活用Chrome開發人員工具找出網頁中特定資料的CSS選擇器內容 ✪使用Selenium自動化工具擷取動態網頁 ✪把擷取的資料儲存到MySQL及MongoDB資料庫 ✪利用
排程器做到自動化資料擷取及通知的功能 ✪透過Scrapy框架建立爬蟲程式，大量搜刮資料
網路情資應用於災害預警應變能力之研究
為了解決機器學習線上課程ptt 的問題，作者王暄雅 這樣論述：
摘要臺灣天然災害像如颱風、水災及地震發生頻繁，若能在災害來臨前預先得知一些警訊；當災害來臨時，可能可以減少災害發生帶給人們的傷害。近年來，大數據以及網路情資蓬勃發展，本文試圖探討該項技術應用於防災的可行性。本研究利用蒐集網路情資並彙整成資料庫系統並進行資料整理，所收集的資料分為PTT八卦版以及三大新聞網站（中時、聯合和蘋果）兩部分。為測試分析結果，本文選取三個代表性的事件作為案例分析，包括2016年02月著名的0206地震、桃園機場淹水以及08月的尼伯特颱風。分析過程中，運用結巴中文斷詞系統（Jieba）進行關鍵字的定義，並將統計之數據以Arima進行預測模擬分析，得到結果後再針對結果進行探
討。研究結果發現：1.社群情資確實可以反應災害情資訊息、2.地震因為規模較大，網路使用者均可感受其影響，提前反應情資的效果較佳，且PTT較一般新聞媒體理想、3.水災具有地預域性，一般新聞媒體較PTT理想、4.ARIMA可以大略地預估災情的趨勢，可以提前預測災情輿論的發展。