基本架構
1.找出問題2.思考是否真的需要使用機器學習?3.資料收集4.資料前處理5.特徵工程6.模型訓練7.模型評估8.微調模型&參數9.預測&...
前言
昨天我們做的簡單線性回歸模型,特徵數量只有一個,若現在有多個 ( 一個以上 ) 特徵,這樣的線性回歸模型就有多個自變數輸入,也就是我們今天要實作的多元線性...
Hello 大家好!歡迎回來!昨天剛剛分享完資料視覺化 (Data Visualization)的簡介跟工具,那今天我打算跟大家分享資料視覺化 (Data Vi...
早安昂~
點對點語音辨識工具套件
因為點對點語音辨識的發展,目前有非常多基於TensorFlor或者Python等深度學習的語音辨識工具套件,今天先簡易的介紹...
我曾協助某補教業的客戶建構企業內部的資料流程與儀表板。該公司在台灣有 200 間教室,於是,他們用 Metabase 做出了 200 個大同小異互動式儀表板,因...
在一個二元分類模型中,我們的目標是預測兩個可能的結果之一,但在一般情況下,模型不會直接輸出 0 或 1 以確定分類,而是會為每個可能的分類輸出一個機率值,然後這...