{"id":419,"date":"2018-07-27T22:18:35","date_gmt":"2018-07-27T15:18:35","guid":{"rendered":"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/?page_id=419"},"modified":"2023-03-16T20:49:54","modified_gmt":"2023-03-16T13:49:54","slug":"fundamentals-of-machine-learning-and-analyzing-data-with-python%e2%80%8a-%e2%80%8aa-practical-approach","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/?page_id=419","title":{"rendered":"Fundamentals of Machine Learning and Analyzing Data with Python\u200a\u2014\u200aA Practical Approach"},"content":{"rendered":"<h2><strong>Fundamentals of Machine Learning and Analyzing Data with Python\u200a\u2014\u200aA Practical Approach<\/strong><\/h2>\n<h2><strong class=\"markup--strong markup--p-strong\">\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e1e\u0e18\u0e2d\u0e19\u200a\u2014\u200a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/strong><\/h2>\n<p>\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e40\u0e17\u0e28\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e25\u0e01\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e0b\u0e2d\u0e1f\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e19\u0e47\u0e15 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e25\u0e19\u0e4c\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e08\u0e23\u0e34\u0e0d\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e01\u0e23\u0e30\u0e42\u0e14\u0e14\u0e43\u0e19\u0e17\u0e38\u0e01\u0e1b\u0e35 \u0e2d\u0e35\u0e01\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e1a\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e25\u0e19\u0e4c \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e08\u0e36\u0e07\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25 (Data Analytics) \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e33\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e40\u0e17\u0e28\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08<\/p>\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e28\u0e31\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e32\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e46 \u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Data Mining) \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23 (Machine Learning) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Data Science) \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21 (Trend) \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e25\u0e01\u0e43\u0e19\u0e22\u0e38\u0e04\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e48\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e43\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e1e\u0e18\u0e2d\u0e19 (Python) \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Data Analyst) \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e48 (Library) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d (Tool) \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22<\/p>\n<p>\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e08\u0e38\u0e14\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Machine Learning \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e46 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32 Python \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08 \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e08\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32 Python \u0e21\u0e32\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07<\/p>\n<p id=\"2dba\" class=\"graf graf--p graf-after--p\"><strong class=\"markup--strong markup--p-strong\">Download Free Book:<\/strong> <a href=\"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python.pdf\">pdf<\/a><\/p>\n<p><strong>Github:<\/strong> <a class=\"markup--anchor markup--p-anchor\" href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/book\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener nofollow noopener\" data-href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/book\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python.pdf\">https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/book\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python.pdf<\/a><\/p>\n<p><\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00a0<\/h2>\n<h2>Basic Machine Learning using scikit-learn Tutorial<\/h2>\n<p> <\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/000-Jupyter-Notebook.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Jupyter Notebook<\/a><\/li>\n<li>Loading Data:\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/001-Loading-Data-Iris.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Iris Dataset<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/001-Loading-Data-MNIST-v1.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">MNIST Dataset v1<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/001-Loading-Data-MNIST-v2.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">MNIST Dataset v2<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/002-Train-Test-Data.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Training and Test Data<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/003-Matplotlib.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Matplotlib Library<\/a>:\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/003-Plot-MNIST-Dataset.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">plot MNIST dataset<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/004-Seaborn-Library.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Seaborn Library<\/a><\/li>\n<li>Linear Regression:\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/005-Linear-Regression.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Diabetes Dataset<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/005-Linear-Regression-Housing-Dataset.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Housing Dataset<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/006-Binary-Classifier.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Binary Classification<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/007-K-Nearest-Neighbor-(KNN).ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">K-Nearest Neighbors: KNN<\/a>;\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/007-KNN-MNIST-Dataset.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">MNIST Classification<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/008-Naive-Bayes-Classification.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Naive Bayes Classification<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/008-Principal-Component-Analysis-(PCA).ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Principal Components Analysis: PCA<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/009-K-Means-Clustering.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">K-Means Clustering<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/010-Face-Recognition.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Face Recognition using Support Vector Machine (SVM) and PCA<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/mrolarik\/basic-machine-learning-using-scikit-learn\/blob\/master\/011-Character-Recognition.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Character Recognition using Multi-Layer Perceptron (MLP)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-399 size-large\" src=\"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-Cover-724x1024.jpg\" alt=\"\" width=\"724\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-Cover-724x1024.jpg 724w, https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-Cover-212x300.jpg 212w, https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-Cover-768x1087.jpg 768w, https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-Cover.jpg 826w\" sizes=\"auto, (max-width: 724px) 100vw, 724px\" \/><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-400 size-large\" src=\"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-01-724x1024.jpg\" alt=\"\" width=\"724\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-01-724x1024.jpg 724w, https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-01-212x300.jpg 212w, https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-01-768x1087.jpg 768w, https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-01.jpg 826w\" sizes=\"auto, (max-width: 724px) 100vw, 724px\" \/><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-401 size-large\" src=\"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-02-791x1024.jpg\" alt=\"\" width=\"791\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-02-791x1024.jpg 791w, https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-02-232x300.jpg 232w, https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-02-768x994.jpg 768w, https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-02.jpg 850w\" sizes=\"auto, (max-width: 791px) 100vw, 791px\" \/><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-402 size-large\" src=\"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-03-791x1024.jpg\" alt=\"\" width=\"791\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-03-791x1024.jpg 791w, https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-03-232x300.jpg 232w, https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-03-768x994.jpg 768w, https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/Fundamentals-Machine-Learning-Analyzing-Data-with-Python-table-of-contents-03.jpg 850w\" sizes=\"auto, (max-width: 791px) 100vw, 791px\" \/><\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Fundamentals of Machine Learning and Analyzing Data with Python\u200a\u2014\u200aA Practical Approach \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e1e\u0e18\u0e2d\u0e19\u200a\u2014\u200a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e40\u0e17\u0e28\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e25\u0e01\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e0b\u0e2d\u0e1f\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e19\u0e47\u0e15 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e25\u0e19\u0e4c\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e08\u0e23\u0e34\u0e0d\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e01\u0e23\u0e30\u0e42\u0e14\u0e14\u0e43\u0e19\u0e17\u0e38\u0e01\u0e1b\u0e35 \u0e2d\u0e35\u0e01\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e1a\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e25\u0e19\u0e4c \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e08\u0e36\u0e07\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25 (Data Analytics) \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e33\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e40\u0e17\u0e28\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e28\u0e31\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e32\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e46 \u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Data Mining) \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23 (Machine Learning) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Data Science) \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21 (Trend) \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e25\u0e01\u0e43\u0e19\u0e22\u0e38\u0e04\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e48\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e43\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e1e\u0e18\u0e2d\u0e19 (Python) \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Data Analyst) \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e48 (Library) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d (Tool) \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e08\u0e38\u0e14\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07<br \/><a class=\"moretag\" href=\"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/?page_id=419\">+ Read More<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":399,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-419","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/419","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=419"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/419\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1410,"href":"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/419\/revisions\/1410"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/399"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/olarik.it.msu.ac.th\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=419"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}