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...
哈囉大家好~ 昨天我們舉的例子是機器學習模型可以用帳單金額怎麼去小費的金額,而在監督的機器學習模型中,又可以分成回歸(regression)和分類(classi...
剛做第二個Lab,昨晚卡關的地方原來是指令沒打好....orz 總之,往下一個Lab邁進!這次講者又換了一個,開始介紹各種神奇的API。邊看影片網頁都查好了,做...
這篇應該後期才介紹,不過我覺得這個學習的生態系實在很棒,所以放在第二篇來寫。如果你的公司寫出功能超多的平台系統,可以參考這套組合技來協助客戶學習使用。未來有看到...
前言 下章節一堆Lab在想要怎麼呈現,基本上都是照著上面操作就能完整執行了,而且也都是很簡單的東西。 主題 3.4 Simulating Decisions 這...
特徵工程 (Feature Engineering) 主旨:了解特徵工程的領域有哪些 特徵工程常是建構ML專案中,花費最長時間的階段,因為在做特徵工程的時候,需...