前言 這幾天的文章會是一系列的,會需要一起看才比較能看懂整個ML模型的輪廓,然而因為一天能寫的內容量有限,所以我會在前言部分稍微說明我寫到哪。 複習一下ML的整...
熟悉TensorFlow的第一步就是製作線性回歸(linear regression),此篇也是從First Steps with TensorFlow而來,以...
決策樹學習完畢,就要來複雜化決策樹,進行另一個樹模型「隨機森林」。 以下參考文章: Random Forest Simple Explanation A...
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...
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...
本篇也是進行說明,是關於訓練資料與測試資料相關資訊。 上篇說明模型「泛化」,當我們做出模型的時候,要進行調整與測試,讓我們的預測越接近現況。而在這邊要規劃我們...
 
                                
                             
                                
                            