2023 iThome 鐵人賽

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Day 16

2023-10-01

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紮實的ML機器學習原理～打造你對資料使用sklearn的靈敏度系列

DAY 16 「模型融合（Model Ensemble）」落地AI除了集成演算法外必學的另一種思路～

通過結合多個模型的預測結果提升整體性能白話說就是將多個獨立訓練的機器學習模型整合在一起以提升整體性能的技術可以降低過擬合風險，提高泛化能力，從而在許多情況下提...

Day 16

2023-10-01

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機器學習不難嘛系列

Day16-資料預處理(二)

昨天分享了資料預處理的一種，是用來將電腦可以分辨先後順序的資料進行處理，今天會再介紹兩種，那廢話不多說直接先來講第一種吧。 1.在辨識圖片這種資料時，電腦沒有辦...

團隊最強資工大電神

Day 16

2023-10-01

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戀 AI ing - 我與機器學習的邂逅系列

【Day 16】參數 vs 超參數

前言在訓練模型時，有時會被一些專有名詞搞混，像一個參數就有分「參數」和「超參數」，今天我們要來搞清楚這兩個名詞的差異啦 ~ 參數 Parameters 在...

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Day 16

2023-10-01

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打造數據科學之路：資料分析與機器學習的完整指南系列

鐵人賽第十六天~迴歸分析與邏輯斯迴歸分析介紹

~今天要分享的是「迴歸分析與邏輯斯迴歸分析介紹」~ 迴歸分析與邏輯斯迴歸分析是初學時容易搞混的兩個機器學習模型，這兩個都是一種監督式機器學習方式，但別因為它們兩...

Day 23

2023-10-01

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已 django + channels 來取得即時股價資料的推播系列

[Day 23] 實戰應用 - 聊天機器人 - 儲存資料（上）

如何儲存資料? 利用 django 所使用的 models 來達成 Model 是? 定義與 Database 的關聯 schema 定義 model.py 首...

Day 16

2023-10-01

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深度學習-TensorFlow 系列

DAY16-LSTM實作(下)

今天繼續來分享後續LSTM實作的過程~ 7.最終 8.查看模型執行結果:第一層是embedding，有128個神經元；第二層是LSTM，也是有128個神經元...

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