# Recognization Using SVM,Random Forest and NN. ## Data Set 下載 [sklearn 內建資料集](https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html) [外部開源資料集](https://www.kaggle.com/) ## Google Colaboratory [Google Colab](https://colab.research.google.com) Python具有簡潔高效、可移植性強、龐大的標準庫等優勢，因此被廣泛使用於機器學習上。 常用模組: -numpy:主要用在資料處理上，能快速操作多重維度的陣列 ex: import numpy as np -pandas:將大量資料透過結構化進行前處理以及整合的動作 ex: import pandas as pd -matplotlib.pyplot:將資料視覺化，將數據以圖像的方式呈現出來 ex: import matplotlib.pyplot as plt -scikit-learn(SKle