2022 iThome 鐵人賽

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Day 14

2022-09-29

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學習筆記: 以Python和資料視覺化工具完成簡易資料視覺化(Data Visualization) 系列

Day 14: Datawrapper資料視覺化地圖: 製作區域地圖

今天筆者將學習使用Datawrapper製作區域地圖。首先，我們同樣進到Datawrapper的網站後，點擊「Start creating」後，...

Day 29

2022-10-14

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那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列

[Day 29] Booking.com 從成功模型中學到的經驗（上）

終於到了鐵人賽的尾聲，在經過一個月、看過各大公司依據不同目的、場景設計的演算法後，我們學到了什麼呢？而每間公司在研發並使用各式各樣的模型後，有沒有什麼珍貴的經驗...

Day 18

2022-09-30

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初學者介紹TensFlow.js系列系列

[Day18]來嘗試Inception v3吧

今天我們要來談談TFHub 模型中的Inception v3昨天我們談到的模型是一個只有九個輸入值的井字遊戲模型，但通常一張影像會有數千個值的張量，所以今天我們...

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2022-10-15

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親手打造推薦系統系列

Day30 - 打造系統不是問題，打造有人用的系統才是問題！推薦系統要成功的非技術因素 - 親手打造推薦系統

終於到鐵人賽的最後一天了，今天我們不談技術，來談談當在實作推薦系統時，有什麼「非技術問題」要注意！一、一定要清楚業務目標是什麼！什麼是業務目標呢？就是當初需...

Day 9

2022-09-10

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初學Python30天系列

初學python第九天

今天學習計算本利和，設置複利，計算幾年後會超過目標金額:m=int(input('請輸入目標金額?'))x=float(input('請輸入年利率?'))a=0...

Day 29

2022-10-13

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先別急著學 Python | The Secret to Success in Python 系列

Ɖ29-布朗尼/ Pandas 的缺失值處理與應用

處理缺失數據真實的數據很少是乾淨的。更常見的情況是，很多有意思的數據集都有很多的數據缺失。更複雜的是，不同的數據源可能有著不同指代缺失數據的方式，我們會將這些...

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