載入套件 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split fr...
前言 昨天的內容提到針對迴歸的問題如何建立決策樹模型，可以針對訓練集的資料有一個好的預測，但是以昨天提到的方式建立一個完美的決策樹模型後，會使得整棵樹的分支很多...
前言與介紹 決策樹(Decision tree)在機器學習中是一種容易理解但強大的演算法，可以用來處理分類以及迴歸的問題(Classification and...
今天又是科普日~偷偷預告大家一下，科普篇剩不多惹，如果你是喜歡被科普的人，得好好珍惜剩下的幾篇啦，但若你是不喜歡的，那我也恭喜你快撐過去啦，剩沒幾篇，接下來幾乎...
前言 重新抽樣(Resampling)的方法在機器學習或深度學習領域是一個非常重要工具，由訓練集(trainning set)中重新抽樣獲得樣本，在每個樣本上建...
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終於到了實作天，今天將會教導大家如何評估模型，準備好我們就開始囉~ 匯檔、建模型 這次我們將用回鳶尾花數據集來呈現，匯入File後，先用個簡單的分類方法訓練模型...
於上篇實作完之後，大家是否對於自己的操作上更進一步了呢，今天我們要來繼續為大家增加小知識，希望在操作上能得心應手外，還能在道理上融會貫通，一同更上一層樓!那就開...
前言與介紹 在分類問題中除了邏輯斯迴歸模型外，還有另一種常用的方法為線性判別分析(Linear discriminant analysis, LDA)，主要概念...
經過了前兩天補充的小知識，今天我們就來用Orange做個預測看看唄! 匯入檔案&檢查 這次用到的數據是水果與蔬菜的訓練集，需要的人可以直接點擊超連結進入...
經過了上一篇了解了Tree，今天我們要再來繼續科普啦~ 邏輯迴歸(Logistic Regression) 為一種統計分析方法，它會根據數據集的先前觀察，來預...
模型學習完成之後，怎麼驗證模型學習的效果好不好，預測準不準確，就是今天要講的模型的評價方法。 交叉驗證（Cross validation） 監督式學習需要有資料...
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大家好，來到我們第十天嚕~今天我們要來談談Tree，因為在後續的實作都會應用到，所以再來繼續科普一下大家，在我們了解分類和迴歸之前，先來初步了解決策樹吧! 決策...
前言與介紹 在機器學習中常常用來處理分類問題的方法之一為邏輯斯迴歸模型(Logistic regression)，與線性迴歸模型不同的是邏輯斯迴歸模型是直接針對...
監督和非監督式學習使用了所有的資料來學習進行預測，但是在強化學習中，並非所有資料從一開始就看得見，而是透過摸索的形式和環境互動取得經驗，從錯誤中學習找到一個長期...
非監督式的學習，資料上沒有標籤，也就是沒有答案，很適合還不知道要找出什麼問題，透過聚類來看出資料的相關性，比如說 Netflix 的客戶觀看影片傾向。或是找出異...
前言 在機器學習中，常常把監督式學習根據反應變數是連續資料或類別資料，分為迴歸(Regression)與分類(Classification)兩大類，那麼如果利用...
為了因應明天會用到的組件，所以先來科普一下大家拉~ 階層式分群法（Hierarchical Clustering） 它是透過階層架構的方式，將資料一層層地反覆...
決策樹（Decision Tree） 根據過去的資料來預測決策的樹狀圖，因為決策過程被視覺化，常被用來解釋決策的原因。 比如說租屋公司想要靠過去的資料預測怎樣的...
前言 今天將以Python建立KNN的模型，包含如何選擇一個適當的K值。以iris為例，將屬種(Species)當成反應變數或outcome，共有三類，以KNN...
講解完基本知識之後，開始介紹具體模型的部分，搭配範例可以更有感覺的知道實際上 AI 是怎麼做預測的。 接下來的範例，資料有的是機器學習用的公開資料，有的是為了方...
前言與介紹 K-近鄰演算法(K-Nearest Neighbors)，簡稱KNN，屬於機器學習中監督式學習(supervised learning)的無母數方法...
今日大綱 資料集 Loss function 程式碼 資料集 今天我所使用的資料集為UCI所提供的，其目的預測鈔票的真假。四個獨立變數皆為影像相關的變異數、...
當我們了解了 AI 的各種手法，就可以知道哪些想法在 AI 技術上是可行的，也能針對我們的目標知道需要什麼資料和要使用什麼演算法來建立模型（Model）。 資...
載入套件 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns fr...
今日大綱 什麼是支持向量機? 支持向量機種類 支持向量機特點 什麼是支持向量機? 支持向量機可以處理迴歸與分類的問題，其目標為最大化間距 (Margin)。...
網路時代的來臨，一直默默耕耘的機器學習終於站上了舞台。隨之而來的深度學習以石破天驚的技術力展現在人們的眼前。 終於輪到重頭戲的部分。從今天開始正式邁入機器學習相...
前言 資料利用線性迴歸建構模型之後，因為每筆資料特性的不同，可能會有許多問題出現，今天的內容將提到幾個在線性迴歸模型建模後常見的問題。 常見的問題 反應變數...
今日大綱 資料集 評估指標 程式碼 資料集 邏輯斯迴歸實作我以常見的鳶尾花(Iris)資料集當作範例，在機器學習開源資料集網站UCI，或是sklearn l...
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