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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透視Google Machine Learning的奧秘系列第 4 天

[Day04] 機器學習流程與架構、Google產品是如何運用機器學習的？

前一天我們講到機器學習在GCP上運作的流程以及做了Tensorflow、Keras和Pytorch之間的比較，今天我們要來看機器學習建模型和預測的過程 Why...

芋頭於 2019-09-19 發表｜ 5741 次瀏覽
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ML Study Jam -機器學習系列第 18 天

Day 18 Raw Data to Features part 1 (原始資料特徵)

Feature Enginnering Raw Data to Features part 1 raw data 甚麼樣的raw data是可以當作我們的特徵呢...

paul_wang 於 2019-10-04 發表｜ 5735 次瀏覽
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「Google Machine Learning」學習筆記系列第 3 天

3Blue1Brown - 機器學習筆記

剛開始接觸機器學習時，我一直在 google 搜尋裡努力的找尋教學資源。發現很多研究者都開放自己的研究跟程式碼，也錄製很多教學影片，資源之多，真是到了，不怕找不...

Jason Hung 於 2019-09-19 發表｜ 5639 次瀏覽
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Machine Learning Day30 系列第 13 天

[Day23] 模型選擇-梯度提升機

最後一個樹模型「梯度提升機」，類似於隨機森林，但各樹間有關聯性，會根據前一棵樹來修正。梯度提升機 (Gradient Boosting Machine) 每次...

may1005 於 2019-10-14 發表｜ 5627 次瀏覽
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30天鍊成機器學習系列第 6 天

正規方程 Normal Equation

定義在梯度下降演算法中，求代價函數最小值時，是通過求導數來獲得。因此對於代價函數的每個參數，我們都需要分別求出各自的偏微分，如果參數越多，也就是特徵越多的問題...

Tony.Ko 於 2019-09-21 發表｜ 5555 次瀏覽
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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform 系列第 20 天

鐵人賽Day20 - Feature Engineering (4/6)

使用 Cloud Dataprep 做資料前處理主旨：了解如何使用 Cloud Dataprep 做資料前處理 Cloud Dataprep 在訓練ML模型前...

gary9630 於 2019-09-21 發表｜ 5539 次瀏覽

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