iT邦幫忙

機器學習相關文章
共有 366 則文章
鐵人賽 AI & Data DAY 1

技術 【Day 1】機器學習,啟動 !

前言 在這 30 天中,跟著我的腳步一起踏進機器學習的世界,前半段我會帶著大家從機器學習最最最基礎的概念開始了解,了解到基本概念後,後半段就會開始進行 Pyto...

鐵人賽 AI & Data DAY 6

技術 [Day 6] 如何評估 GAN 生成影像的表現?

前幾天談的都是 GAN 生成影像的原理,那當我們訓練出 GAN 以後,要如何評估模型產生影像的表現並和其他生成模型比較呢? 人工判斷也許是最快能想到的方法。早期...

鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 [Day 5] Wasserstein GAN - 改善原始 GAN 難以收斂的問題

如同昨天文章的內容提到的,利用一個二元分類器作為 discriminator 和 generator 對抗,期望 generator 最終能學會產生近乎真實的影...

鐵人賽 AI & Data DAY 4

技術 [Day 4] 淺談 GAN 的理論

今天進入到 GAN 的理論了,真是讓人既期待又害怕受傷害(? 在這裡為了簡化說明,所以都是以 unconditional GAN 為例子~ 視覺化的解釋 下圖是...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 [Day 2] GAN 的架構與基本原理

今天要介紹的是生成對抗網路(generative adversarial network,簡稱 GAN)~ GAN 是一種用於解決生成任務的機器學習演算法,最早...

技術 資訊分享|運用序列分析自動偵測 API 濫用

今天,我們推出了適用於 API 的 Cloudflare 序列分析。透過序列分析,訂閱 API Gateway 的客戶就能夠檢視對其端點最重要的 API 呼叫序...

技術 一本與ChatGPT共同寫成的書!

This Book has no Author: Or does ChatGPT qualify as an author? 學者, Messick, 把跟Ch...

技術 量化交易 X 跨界金融 | EP.4 股市資料視覺化---股市量能指標

前言 本章節將介紹股市的量能指標,顧名思義是用來追蹤成交量的技術指標,以股市的成交量變化來衡量股市推動力,協助投資者判讀股價的走勢,例如,當一檔股票的成交量過...

技術 量化交易 X 跨界金融 | EP.3 股市資料視覺化---價格計算指標

前言 本章節將介紹Ta-lib中的價格計算指標,協助進行股市的各類價格計算,將原始價格經由價格換算函數的處理後,提供使用者進行投資參考,訂定彈性的投資策略與技...

技術 量化交易 X 跨界金融 | EP.2 股市資料視覺化---K線重疊指標

前言 從本章節開始,將依照技術指標的類型或方向來進行分類,並在之後一一分享,內容將著重於介紹技術指標的用處以及視覺化的呈現,必須強調的是,技術分析理論並非無懈...

鐵人賽 AI & Data DAY 28

技術 〔Day28〕看看Orange將故事或文章分類的小技巧吧!

倒數兩天啦~今天要讓大家自己找檔案試試前幾集以故事為主題的教學,那就直接來囉! 選檔 這次大家可以選幾個類別的故事或文章,接著將它們用txt或tab檔存於檔案中...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 〔Day27〕用線性迴歸預測童話故事的類別-Logistic Regression

於上一篇,我們懂得如何歸類故事類別,那麼今天將帶大家用機器學習模型對新故事進行分類!我們開始執行吧~ 匯檔→預處理→增加文字轉換成數值之屬性 這邊跟上一篇一樣,...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 〔Day26〕看看Orange歸類文本之效果

經過上一篇文字預處理後,我們會得到一行行的文本內容,但這樣對於機器學習來說是無法好好讀取訊息的,所以要將這些單字轉換成數值,以便後續操作。來!我們快點開始動手實...

鐵人賽 AI & Data DAY 25

技術 〔Day25〕文字預處理,過濾多餘的詞-Text

在前幾次,我們有用表格與圖像的數據來進行分析,那麼今天要來點不一樣的,換成如標題所說的「文本」做主題啦~~預備備~開始! 安裝文字插件 打開Orange上的工作...

鐵人賽 AI & Data DAY 29

技術 Day29 主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)

前言 鐵人賽來到了最後兩天,其幾天的內容屬於機器學習中監督式學習(Supervised learning)的模型,這兩天將撰寫的是兩種非監督式學習(Unsupe...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 〔Day24〕零程式的圖像分析(二)-Classification

在上一篇中,我們是將許多張未分類過的圖像數據,讓電腦幫我們分類與查看它們之間的相似度(屬於無監督式學習);那麼今天,就是要將另外一群已分類好之圖像數據,進行模型...

鐵人賽 AI & Data DAY 28

技術 Day28 類神經網路(Neural Network)(2)

前言 昨天介紹了Single Layer Neural network與Deep Neural Network,而模型的結構在隱藏層(hidden layer)...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 Day27 類神經網路(Neural Network)(1)

前言 類神經網路(Neural Network, NN),又稱為神經網路、人工神經網路(Artificial Neural Network, ANN),屬於非線...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 〔Day23〕無程式的圖像分析(一)-Clustering

經過了幾次我們對於電腦內的表格或是Orange內分享的資料集進行分析,那其實數據有著許多型式,包括圖像、表格、文本或一段音頻等等,那今天我要為大家介紹的,是如何...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 Day26 支持向量機(Support Vector Machine , SVM)(3)--SVM and Kernel

前言 過去內容提到的Optimal Separating Hyperplane、Support Vector Classifier與LDA等方法,都是利用線性的...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 〔Day22〕利用組件找出離群點-Silhouette

於第二十篇中,我們有提到Silhouette(輪廓),它是一個評估群聚效果的方法,可以幫我們找尋到最佳群聚數。而今天我們就來深入了解其含意,並且利用它來找出數據...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 〔Day21〕了解K-means的底層運作-Educational

在上一篇我們有用到K-means把數據分群以及視覺化其分群效果,但若是沒先了解過K-means的你,經由上篇應該還沒有很懂它的運作方式吧,今天我將帶你一同了解其...

鐵人賽 AI & Data DAY 25

技術 Day25 支持向量機(Support Vector Machine , SVM)(2)--Support Vector Classifier

前言 昨天的內容提到當資料可以完美的利用一條直線或超平面(hyperplane)分類時,**最大邊距分類器(Maximal Margin Classifier)...

鐵人賽 AI & Data DAY 20

技術 〔Day20〕在Orange中玩玩K-means帶來的效果

來到了鐵人賽的2/3天數了!再撐十天就可以完賽啦~好興奮壓>□< 我們要堅持下去壓,我相信若有看完的你們,一定會感到很充實der!準備好,我們就繼續...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 Day24 支持向量機(Support Vector Machine, SVM)(1) -- Optimal Separating Hyperplane

前言 支持向量機(Support Vector Machine, SVM),是Vladimir Vapnik在 1960 年代首次開發的一類統計模型。在近幾年,...

鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 〔Day19〕如何找出最佳屬性-Box Plot、Distribution

在上篇我們有用到wine這個內鍵數據集,今天一樣要用它來帶大家挑出主要影響分類的屬性!我們開始著手吧~ 分類型數據集評估 在上篇有說到,這組數據為義大利同一地區...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 Day23 集成學習(Ensemble Learning)(2)--隨機森林(Random Forest)

前言 昨天的內容提到Bagging與Boosting改善預測結果的方法,不過在許多問題中Boosting常常表現得比Bagging更好,因此Boosting這類...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 Day22 集成學習(Ensemble Learning)(1)--Bagging and Boosting

前言 集成學習(Ensemble Learning)是一種將多個模型整合起來,最後獲得比單一個模型表現更好的方法,例如在某筆資料集中可以使用KNN、線性迴歸模型...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

技術 〔Day17〕聊聊另一個經典降維演算法-PCA

過了一個假日,我們要在來繼續科普各位啦~但!今天是個特別的日子,因為是最後一篇科普篇惹,希望這天大家都能好好吸收,為往後實作篇打好基礎!(不過齁,若你是喜歡被科...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 Day21 決策樹(Decision Tree)(3)--Python建立模型

載入套件 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split fr...