2022 iThome 鐵人賽

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Day 13

2022-09-28

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一同來挖掘 0 程式的Orange! 系列

〔Day13〕隨機森林(Random Forest)的概念

於上篇實作完之後，大家是否對於自己的操作上更進一步了呢，今天我們要來繼續為大家增加小知識，希望在操作上能得心應手外，還能在道理上融會貫通，一同更上一層樓!那就開...

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Day 18

2022-09-29

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人類學習機器學習的學習筆記 with Python 系列

Day18 重新抽樣方法(Resampling Methods)與Python

前言重新抽樣(Resampling)的方法在機器學習或深度學習領域是一個非常重要工具，由訓練集(trainning set)中重新抽樣獲得樣本，在每個樣本上建...

團隊 NTUEPM_STAT LIFE

Day 9

2022-09-23

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機器學習的 hello world - 用手寫數字辨識系統學習 ML 的 30 天系列

[DAY9] 評估 NN model 好壞的指標－損失函數(loss function)

今天要介紹的是 loss function，中文翻成損失函數或誤差函數。它是一個在機器學習中讓我們「評估 model 好壞的指標」，判斷目前模型與我們期望的目標...

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經過了上一篇了解了Tree，今天我們要再來繼續科普啦~ 邏輯迴歸(Logistic Regression) 為一種統計分析方法，它會根據數據集的先前觀察，來預...

團隊花栗鼠與她的朋友們

Day 27

2022-10-12

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文理組人都能上手的入門 NLP（自然語言處理）系列

[Day 27] 深度學習模型：文字向量的減肥之路－word2vec

經歷昨天對神經網路跟深度學習的講解，不知道大家還好嗎？今天要順著上一篇的內容來講講深度學習可以怎麼應用在NLP上面。當初在介紹詞袋模型的時候，我們提到...

團隊 KnULPers_from_NCCU

Day 14

2022-09-29

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一同來挖掘 0 程式的Orange! 系列

〔Day14〕機器學習的模型評估-Logistic Regression、Random Forest、Tree

終於到了實作天，今天將會教導大家如何評估模型，準備好我們就開始囉~ 匯檔、建模型這次我們將用回鳶尾花數據集來呈現，匯入File後，先用個簡單的分類方法訓練模型...

團隊花栗鼠與她的朋友們

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