【Day28】Supervised Learning(2/2) (Launching into Machine Learning) - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 28

0

Google Developers Machine Learning

30天 Google Machine Learning API 實戰系列第 28 篇

【Day28】Supervised Learning(2/2) (Launching into Machine Learning)

11th鐵人賽

團隊G社三劍客

2019-10-14 23:57:50

949 瀏覽

分享至

哈囉大家好，今天是day28，向各位報告今天的影片進度:

迴歸用於預測有連續性的資料數值：

分類用於劃分預測資料的類別：

接著用natality dataset舉例，它是一個著名醫療資料集，在BigQuery上是公開的，這裡可用來預測懷孕期

依具連續性的體重資料，我們也可以用迴歸預測寶寶體重，看是否需要使用育嬰箱

下方資料集的資料表示可用於線性分類、線性迴歸

若資料沒有分類別，那只能做線性迴歸

這種資料及即使在不同的loss function下，ex:cross entropy、mean squared error，分類和迴歸皆還是有很好表現

【Day27】Supervised Learning(1/2) (Launching into Machine Learning)

【Day29】Short History of ML (Launching into Machine Learning)

系列文

30天 Google Machine Learning API 實戰共 30 篇

目錄

RSS系列文訂閱系列文

4 人訂閱

完整目錄

直播研討會

{{ item.subject }}

{{ item.channelVendor }} {{ item.webinarstarted }} |

{{ formatDate(item.duration) }}

直播中

尚未有邦友留言

立即登入留言

參賽組數

1064 組

團體組數

40 組

累計文章數

22195 篇

完賽人數

600 人

15th鐵人賽 16th鐵人賽 13th鐵人賽 14th鐵人賽 12th鐵人賽 11th鐵人賽鐵人賽 2019鐵人賽 javascript 2018鐵人賽 python 2017鐵人賽 windows php c# windows server linux css react vue.js

IT邦幫忙