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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Google machine learning 學習筆記系列第 2 天

【Day 2】 Google ML - Lesson 1 - Introduction to specialization - 讓你的ML在Google雲端平台運行的五大階段

前言今天就廢話不多說直接來進入 How Google does Machine Learning 的課程吧~ 這次鐵人賽的30天中，我目前所寫文章的所有課程目...

嗡嗡於 2019-09-03 發表｜ 5361 次瀏覽
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Machine Learning（by Google）系列第 11 天

【Day11】2rd：TensorFlow初步學習－線性回歸（linear regression）

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...

eyelash*睫毛於 2019-09-26 發表｜ 5322 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｜ 5320 次瀏覽
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Machine Learning Day30 系列第 13 天

[Day22] 模型選擇-隨機森林

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...

may1005 於 2019-10-14 發表｜ 5307 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｜ 5289 次瀏覽
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Google machine learning 學習筆記系列第 24 天

【Day 24】 Google ML - Lab 4 - TensorFlow Playground - 讓我們在視覺化的網頁中體驗一下訓練ML模型吧！learning rate 改變對訓練過程的影響

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...

嗡嗡於 2019-09-25 發表｜ 5286 次瀏覽

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