一般常用抽樣方法可分為:隨機抽樣、非隨機抽樣。
非隨機抽樣法(non-random sampling):
-> 根據個人主觀意志抽取。
隨機抽樣法(ran...
大型語言模型(LLM)是指包含數千億(或更多)參數的語言模型,這些參數是在大量文本數據上訓練的,LLM 建立在 Transformer 架構之上,其中多頭註意力...
第二類型的監控 Feature Storage Based Monitoring ,更偏重是一個更長窗口的計算,換句話說前一個 Data Collector...
續上一篇機器學習 挑戰 - Day 1,我們今天要來詳細研究一下如何套用machine learning module 來預測BTC的價格。
首先想要研究的是A...
接下來我們要學會的是一寫MNIST的基本訓練程式碼
首先是察看確認之前提到的訓練資料和測試資料分別為60000筆盒10000筆,相信有學過一點點Python的人...
今天我們要來用python的sklearn套件來實作KNN。第一步我們一樣先老找我們的老朋友iris資料集,同樣將特徵(feature)設為x、標籤(label...