鐵人檔案
今年鐵人賽會想寫這個主題, 主要是因為討論Microsoft R解決方案的文章, 好像不多, 不過究其原因, 有可能是已經有Open Source的R可用, 為何還需要Microsoft R? 希望透過一系列的文章介紹一下Microsoft R解決方案有何過人之處? 另一方面也藉由此次鐵人賽整理一下這些年利用閒暇時間透過R實作Machine Learning的一些心得與筆記, 給跟我一樣是門外漢, 想跨入Data Scientist 一途的朋友作為入門的參考
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Microsoft 在2014推出Azure Machine Learning, 已經支援了R Script如下 原本以為Microsoft只是跟其他軟體廠商一...
在安裝Microsoft R Open and R Tools for Visual Studio之前, 先來安裝一般R的開發環境, 首先到底下位置點擊下載ht...
接下我們要在新的R專案裡實測Microsoft R Open效能, 希望跑出類似底下官方提供的數據 這裡我們使用andrie大神所製作的version.comp...
在正式進入案例實作先來聊聊關於進入機器學習, 個人除了演算法理論之外所學到幾件事情: 處理機器學習問題的流程如同專案管理或是考PMP有五大流程要熟記, 想導入...
在正式進入本篇之前, 先來複習國中數學一元一次方程式與一元二次方程式, 一元一次方程式為y=aX+b, 在平面座標顯示為一直線範例如下 而一元二次方程式為y=a...
接續上一篇的結論, y=b0+b1X的預測效果不是很好, 甚至Under fitting了, 所以回到EDA的步驟, 試著把所有點連起看看, 修改程式碼如下觀察...
透過前兩篇, 我們了解了機器學習模型的兩個極端範例Under fitting與 Overfitting, 而Under fitting可以增加項次或是增加Fea...
在Day05介紹coding樣板, 還有底下紅框中的沒用到: 另外在Under fitting與 Overfitting的案例, 主要只有Level與 Sala...
在上一篇中, 我們很快出做出模型, 不管三七二十一把所有資料丟進去跑, 但是CEO的接下問題是哪幾項的資料才是關鍵呢? 找出重要的資料,在機器學習中有個專有名詞...
