累計文章數 20,348篇
參賽組數 1087組
團隊組數 052隊
完賽人數 572 人
前言 前面學習了很多pandas的功能 在標籤的處理上還有資料的分析上也有進行介紹跟實際資料的演練 今天要練習的是更適用在真實應用場景的用法關於日期與時間的處理...
昨天講了時間序列的 4 大屬性拆解,今天我們介紹三種時間序列資料的轉換方式,它的目的是能夠讓隱藏在時序中的規律可以更容易的被觀察。 首先上公式和概念: Powe...
DAY03 建立 Datastore 和 Dataset (上) 我們都知道做 AI 最重要的就是 data,沒有 data 就很難訓練模型,也很難解決商業應用...
前言 在這系列文章中,我會使用Azure來運行所有的程式,如何使用Azure的文章在這裡這邊則是使用Azure中的JupyterLab來執行 到計算的頁面點擊J...
實驗不同的模型 若是是太多分支,會造成leaf太多,而每一個leaf都只是用其中一筆資料建立出來的,因此對model來說,會過度擬和(overfitting)...
什麼是單純貝氏分類器? 講人話就是在有些特徵之間相互獨立且不影響的前提下,利用貝式定理算出個別特徵與結果之間的機率關係,以此預測不同特徵落入不同分類的個別機率...