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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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform 系列第 24 天

鐵人賽Day24 - Art and Science of Machine Learning (2/6)

超參數的調整主旨：了解超參數與如何調整其值今天我們將會講到：參數與超參數之間的差別網格搜索(grid search)之外的方法利用 Cloud ML...

gary9630 於 2019-09-25 發表｜ 3414 次瀏覽
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我是高中生，我學ML和NLP 系列第 15 天

【Day 15】RNN學習筆記II Part V

在利用Many to Many的RNN訓練語音辨識的問題時，會遇到一些小問題：疊字無法辨識當我們要分辨一個語音檔(sequence)時，Output的字詞也...

skyhong2002 於 2019-09-28 發表｜ 3404 次瀏覽
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Machine Learning（by Google）系列第 20 天

【Day20】3rd：靜態與動態訓練（Static vs. Dynamic Training）

文章：Static vs. Dynamic Training 進行模型訓練方式依據資料是否會變動，將分成兩種方式：靜態（static）和動態（dynamic）...

eyelash*睫毛於 2019-10-05 發表｜ 3378 次瀏覽
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30天鍊成機器學習系列第 4 天

代價函數

什麼是代價函數代價函數的作用是幫助我們找到最佳解的目標函數。代價函數和損失函數有什麼不一樣呢？主要是兩個函數的目標對象不一樣，損失函數是目標範圍定義在單個樣本...

Tony.Ko 於 2019-09-19 發表｜ 3344 次瀏覽
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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 2 天

[Day2] 感謝佛心G社讓我免費學習 ╰(⊙Д⊙)╮佛心公司╭(⊙Д⊙)╯ - 什麼是ML?

網路上有一張梗圖(作者https://www.instagram.com/sandserifcomics/) 完美呈現了許多人對於機器學習跟統計的混淆與誤解簡...

AlexHu 於 2019-09-18 發表｜ 3341 次瀏覽｜
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Machine Learning Day30 系列第 13 天

[Day16] 特徵工程-處理方法

特徵工程的處理方法有以下三種，特徵組合、特徵篩選和特徵評估，資料來源參考機器學習百日馬拉松。特徵組合數值與數值在計程⾞費預估中，有四個欄位分別表示起終點的...

may1005 於 2019-10-02 發表｜ 3312 次瀏覽

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