第 11 屆 iT邦幫忙鐵人賽::用30天向世界宣告，這一年來鋼鐵般的歷練

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G社機器學習三十天佛心公司讓我免費學習 ╰(⊙Д⊙)╮佛心公司╭(⊙Д⊙)╯ 系列第 30 天

[Day30] 完賽心得與後續學習規劃

在這邊先補上我這段時間與賽前有碰的學習資源(免費&付費) ML StudyJam FB社團 ml study jam 機器學習培訓計劃交流區這次也有...

AlexHu 於 2019-10-16 發表｜ 3970 次瀏覽｜
團隊G社三劍客
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文組腦的機器學習異想世界系列第 30 天

【Day30】文組腦最後談談機器學習模型的是超參數調整

哈囉大家好～～～最後一天我們要來談談機器學習模型的是超參數調整，參數是指在我們模型訓練期間會發生變化的實際變量，例如我們的權重w和偏誤b，這兩個參數會隨著梯度下...

fishliu84 於 2019-10-16 發表｜ 3502 次瀏覽
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又LAG的ML學習筆記系列第 30 天

簡單使用scikit-learn裡的TFIDF看看

什麼是TFIDF? 實際上TFIDF分成兩個部份，TF和IDF。分別表示詞頻（term frequency，tf）和逆向檔案頻率（inverse documen...

lagagain 於 2019-10-16 發表｜ 24612 次瀏覽
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「Google Machine Learning」學習筆記系列第 30 天

第11屆iT邦幫忙鐵人賽 - 完賽筆記與文章整理

在上 Google ML 課時，才發現有這個活動，想說順便鞭策自己整理筆記，加強學習效果，就報名參加了。參加這個活動還蠻刺激的，因為沒什麼準備，每天都處在思考明...

Jason Hung 於 2019-10-16 發表｜ 3593 次瀏覽
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ML Study Jam -機器學習系列第 30 天

Day 30 Custom Estimator (自定義的estimator)

Art and Science of Machine Learning Custom Estimator Using Custom Estimators 為什麼...

paul_wang 於 2019-10-16 發表｜ 2295 次瀏覽
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初心者的GDC攻略系列第 30 天

Day30: 問題 x 核心 x 未來

Feature Crosses強化了線性模型，然後呢？從前面的說明，我們提過Feature Crosses可以有效加強線性模型的效果；而它的本質就是為我們帶來...

r00t4dog 於 2019-10-16 發表｜ 1657 次瀏覽

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