[30 Days of ML] 心得
我在今年八月的最後，總算是完成所有在Kaggle上舉辦的30 Days of ML課程，並順利拿到三份證書。
在這短短不到三十天的課程裡，我學到很多關於機器學習的基本知識，包含Python的基礎語法、怎麼處理拿到手上的資料、使用模型訓練，還有嘗試調整各種參數去提高模型預測的準確率等。
這些課程都包含實作練習，每個課程結束之後都有程式練習作業，讓我能夠更加熟悉怎麼分析還有預測資料。課程的最後也安排了一場Kaggle的競賽，讓我充分理解Kaggle競賽的運作以及細節，我也透過這次比賽，從其他同學學到如何提高模型精準度還有一些程式技巧。除此之外，透過課程的Discord群組，讓我能結交來自其他國家的朋友。
很高興能有幸參與這次的課程，我從沒想過自己能在Kaggle上學習這麼多，這項課程的收穫遠遠多於我當初收到課程邀請函時所預想的程度。
下面分享我整理好的課程作業，但我想這些程式要在Kaggle上才能順利執行。