累計文章數 20,349篇
參賽組數 1087組
團隊組數 052隊
完賽人數 572 人
特徵選擇是機器學習中的核心概念之一,不相關或部分相關的特徵會對模型性能產生負面影響,也會有效能的問題,適當的挑選與目標變量最相關的特徵集,有助降低模型的複雜性,...
Colab連結 要來討論今天主題前,先來複習一下什麼是交叉熵 Cross-Entropy ,我覺得這部影片介紹得很不錯,簡而言之,我們可以將交叉熵當作資訊的亂度...
前情提要 前一篇帶各位實作了 Instagram 點選朋友的所有文章,並按讚,再鎖定並點擊關閉按鈕。 開始之前 今天要來實戰 Discord 的自動留言機器人,...
前情提要 在前一篇文章內容中帶大家跑過一次 Python 中的基礎操作與常見的資料型態的使用。也提供了大家一些額外的使用方法,若有自信的讀者能再去 Day3 看...
當我們訓練模型需要部署在硬體較為受限的智慧型裝置、IOT設備,模型運算在吃緊的硬體資源中顯得笨重,此時可以採取模型優化策略改進。 量化 Quantizatio...
Colab連結 今天的主題是要探討優化器(Optimizer)對模型學習的影響,有關優化器該用哪個好,也是一個蠻令人頭痛的問題,大部分的時候優化器都可以讓你成功...