2022 iThome 鐵人賽
「連續 30 天發表技術文章不中斷」爆發驚人的技術能量,
寫出一整年的成長與學習。
AI & Data
選手 67 文章 1482
Day 13
2022-09-28
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將資料分成訓練跟測試 df_train = df[df.date < "2022-12-01"] df_valid = df[df.d...
Day 15
2022-09-30
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Example 左邊是我們今天要處理的資料範例今天的故事是A公司HR想要知道某位面試者說他在前公司的薪資是160000的真實性有多高於是他想利用machine...
Day 7
2022-09-22
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當在訓練模型時,損失(Loss)不再下降的時候,可以確認梯度(gradient)的大小。如果梯度是很小的,那可以判斷該點是在奇點(critical point)...
Day 8
2022-09-23
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這邊很快地介紹分類問題(Classification)。先講分類的問題轉乘迴歸的分法來做。在這邊要注意的是,不同的類別是否有相似的程度,例如說,用身高體重來預測...
Day 3
2022-09-18
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到現在已經學習了機器學習的三個步驟。分別是「定義模型」、「定義損失」,再來就是「做最佳化」。知道這三個步驟後,我們要如何才能做得更好呢? 首先要看模型在訓練資料...
Day 5
2022-09-20
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前言上一篇文章介紹了機器學習的概論,今天的文章將會介紹機器學習如何運作的。 機器學習(ML)的結構:資料→特徵擷取→模型→答案簡單來說:首先它需要資料(訓練系統...