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 20 天

【Day 20】 Google ML - Lesson 6 - 使用損失函數(Loss Functions)來評估ML模型的好壞吧! MSE, RMSE, Cross Entropy的計算方法與特性

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 2019-09-21 發表｜ 77523 次瀏覽
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又LAG的ML學習筆記系列第 29 天

從開始到混亂的log、ln、lg理解之旅

這幾天看的東西越來越怪？這次會突然跑去看log、ln、lg的差異，是因為在看TFIDF的公式，其中讓我們討論的在於IDF的公式： TFIDF 也是文字處理常...

lagagain 於 2019-10-15 發表｜ 64843 次瀏覽
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Machine Learning Day30 系列第 6 天

[Day06] 深度學習的種類

機器學習下的「深度學習」，主要是模擬人類的神經元運作，分為三種DNN、CNN和RNN。如人工智慧、機器學習、深度學習介紹提及，深度學習又是機器學習的分支，深...

may1005 於 2019-09-22 發表｜ 54012 次瀏覽
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成為機器學習的王者系列第 3 天

Day3 機器學習-資料正規化、標準化

回顧一下機器學習的流程，昨天大致講解機器學習的處理流程，並且說明在資料前處理上，如何整理缺失值、異常值及離群值，今天要來講解，如何做到資料正規化(Normali...

queenawu 於 2019-09-18 發表｜ 52826 次瀏覽
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Towards Tensorflow 2.0 系列第 16 天

[Day-16] RNN - LSTM介紹

今天我們來討論深度學習中，專門在Run時間序列型資料的網路模型 - Recurrent Neural Network (RNN)，在之前所討論到DNN跟CNN模...

Dan 於 2019-10-01 發表｜ 47488 次瀏覽
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Google machine learning 學習筆記系列第 23 天

【Day 23】 Google ML - Lesson 9 - 加速ML模型訓練的兩大方法(如何設定batch/檢查loss頻率)、batch size, iteration, epoch的概念和比較

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 2019-09-24 發表｜ 43044 次瀏覽

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