所以這次要做個小總結,這就是機器學習演進的過程: 有了這些機器學習工具,我們得以順利應付大量資料,並建立出準確的預測模型,滿足我們商業上所需。 不過在開始進行機...
隨機森林 在上一篇文章中,我們談到了決策樹(Decision Trees)這個演算法,並知道該演算法能夠解決非線性的問題,但是在解決機器學習的問題上,單個決策樹...
前言 今天沒有前言,以後也不會有系列 1.Introduction to Optimization 如題 本章節討論的是優化ML模型順帶一提我們的課程已經快要...
RNN的特點在於輸出除了被當下的input影響外,之前input的東西也會被記憶在hidden layer的參數內,利用此參數可以記憶之前Input的內容,再將...
今天要延續昨天專題的內容,一樣是來自台科大的學長,開始感覺到未來訓練模型的步驟了XD 基於神經網路之構音矯正APP 此APP能夠讓使用者唸出特定文字後,便會告...
延續上一篇文章,這篇文章要來談談ML的10 大陷阱剩下的五個! 6. ML model 向錯誤的地方優化 ***> 你的用戶可能不在乎你給他們的是ML,他...