在昨天的遷移學習中,有個重要的議題,那就是如何讓一個在某個領域(例如:影像辨識)上訓練得很好的模型,能夠在另一個領域上也表現出色? 這個就是領域自適應要做的事情...
在資料分析中,我們常會針對手上的資料做視覺化呈現,快速讓大家對資料有進一步認識,也是讓大家瞭解資料最直觀的方法
不同的資料屬性通常會有各自適合的呈現方式,接...
探索人臉技術的奇妙世界
Hi, 各位~歡迎打開這個系列文,這個系列文主要會探討近代人們都使用電腦技術應用在人臉上面做了什麼成果,會盡量以平易簡單但又深入的介紹我...
Jupyter Notebook
一種開源的網頁應用程式,像是線上的記事本。
在Day 16:Python──開啟虛擬通道的鑰匙中,提到了:Jupyter n...
說起線性回歸,這是我在學機器學習時碰到的第一個演算法,今天先簡單介紹線性回歸,明天會討論L1、L2正規化
Regression
在講線性回歸之前,先講講回歸...
下午好~
為了對語音訊號進行分析,我們需要建立對應的數學模型,其中一個簡單而被廣泛運用的模型是激勵-濾波(source-filter)線性模型,下圖為它的示意...