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共有 366 則文章
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鐵人賽 影片教學 DAY 26
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 26 篇

技術 [Day-26] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 資料分群 ( data clustering in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼(延續昨天) #步驟二: 資料分群，哪個演算法? data_num <- done[,c(6,13:2...

Denny Chang ‧ 2021-09-26
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鐵人賽 影片教學 DAY 7
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 7 篇

技術 [Day-7] R語言 - K - means 簡介 ( K - means Algorithm )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 若內容有誤，還請留言指正，謝謝您的指教

Denny Chang ‧ 2021-09-07
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鐵人賽 影片教學 DAY 30
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 30 篇

技術 [Day-30] R語言 - 分群總結與感言 ( Clustering Summary )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 若內容有誤，還請留言指正，謝謝您的指教

Denny Chang ‧ 2021-09-30
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技術 利用大數據分析預測MLB勝負(中)

在上一篇文章中，我們介紹作者如何分析MLB賽事，並找出影響比賽勝負較為重要的因子，而今天我們就來看看作者究竟是選擇了哪些模型進行訓練以及預測，並最終做出能夠預測...

guess365 ‧ 2022-04-26
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鐵人賽 影片教學 DAY 19
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 19 篇

技術 [Day-19] R語言 - 分群應用(一) k - prototype類別補值 - 下 ( Fill.NA with k - prototype in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 (延續昨天) #均值+眾數 vs 列入各群權重 final_mean <- final[,c(1:4...

Denny Chang ‧ 2021-09-19
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鐵人賽 AI & Data DAY 12
人類學習機器學習的學習筆記 with Python 系列 第 12 篇

技術 Day12 K-近鄰演算法(K Nearest Neighbors, KNN)-- Python建立模型

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...

liaochenpo ‧ 2022-09-23 ‧團隊NTUEPM_STAT LIFE
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鐵人賽 AI & Data DAY 4
從機器學習到深度學習 - 30天搞懂常見演算法的基礎理論 系列 第 4 篇

技術 【Day 4】使用線性迴歸預測加州房價 Predict the house price in CA using linear regression

今日大綱 資料集 衡量指標 程式碼 資料集 今天我以sklearn所提供的資料集舉例，預測加州不同區的房價，獨立變數與依變數的敘述如下: 獨立變數 Med...

sarahwei0804 ‧ 2022-09-17
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鐵人賽 影片教學 DAY 21
R語言-預測方法大全 系列 第 21 篇

技術 [Day-21] 預測操作--xgb-下 (xgb predict in r)

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 若內容有誤，還請留言指正，謝謝您的指教 #影片程式碼 #延續DAY20 set.seed(123) model &lt...

Denny Chang ‧ 2020-09-21
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鐵人賽 影片教學 DAY 24
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 24 篇

技術 [Day-24] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 取得真實資料集&說明 ( real data from UCI )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 資料集下載處 影片程式碼 ## 應用五: 分群建模 #### library(dplyr) data <- re...

Denny Chang ‧ 2021-09-24
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鐵人賽 AI & Data DAY 1
人類學習機器學習的學習筆記 with Python 系列 第 1 篇

技術 Day1 前言與機器學習簡介

前言 在資料收集愈來愈便利與科學運算愈來愈快的時代下，科學家們致力於找出資料中重要的模式與趨勢，也稱為從資料中學習(learning from data)，使得...

liaochenpo ‧ 2022-09-12 ‧團隊NTUEPM_STAT LIFE
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鐵人賽 AI & Data DAY 13
人類學習機器學習的學習筆記 with Python 系列 第 13 篇

技術 Day13 分類(Classification)(1)-- 以線性迴歸模型處理分類問題？

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...

liaochenpo ‧ 2022-09-24 ‧團隊NTUEPM_STAT LIFE
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鐵人賽 AI & Data DAY 26
一同來挖掘 0 程式的Orange! 系列 第 26 篇

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...

Sin ‧ 2022-10-11 ‧團隊花栗鼠與她的朋友們
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鐵人賽 AI & Data DAY 25
一同來挖掘 0 程式的Orange! 系列 第 25 篇

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...

Sin ‧ 2022-10-10 ‧團隊花栗鼠與她的朋友們
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鐵人賽 影片教學 DAY 14
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 14 篇

技術 [Day-14] R語言 - GMM 高斯混和模型 實作-下 feat EM調參 ( GMM & EM in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 #延續上一支影片 gmm = GMM(iris, 4, dist_mode = "eucl_di...

Denny Chang ‧ 2021-09-14
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鐵人賽 AI & Data DAY 27
一同來挖掘 0 程式的Orange! 系列 第 27 篇

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，...

Sin ‧ 2022-10-12 ‧團隊花栗鼠與她的朋友們
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鐵人賽 AI & Data DAY 4
戀 AI ing - 我與機器學習的邂逅 系列 第 4 篇

技術 【Day 4】資料預處理 Data Preprocessing ( 一 )

前言 資料預處理 ( Data Preprocessing ) 指的是在進行機器學習或深度學習之前，對原始的資料進行處理或轉換的過程，是相當重要的流程，為了確保...

許皓翔 ‧ 2023-09-19 ‧團隊最強資工大電神
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鐵人賽 AI & Data DAY 19
一同來挖掘 0 程式的Orange! 系列 第 19 篇

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...

Sin ‧ 2022-10-04 ‧團隊花栗鼠與她的朋友們
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鐵人賽 影片教學 DAY 29
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 29 篇

技術 [Day-29] R語言 - 分群其他演算法 ( Clustering other Algorithms )

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Denny Chang ‧ 2021-09-29
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鐵人賽 影片教學 DAY 2
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 2 篇

技術 [Day-2] R語言 - 分群是甚麼? (what's clustering)

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Denny Chang ‧ 2021-09-02
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鐵人賽 AI & Data DAY 11
戀 AI ing - 我與機器學習的邂逅 系列 第 11 篇

技術 【Day 11】梯度下降 Gradient Descent

前言 梯度下降 ( Gradient Descent ) 是一種最優化模型算法，用於調整模型參數以最小化損失函數。它是機器學習和深度學習中最常用的優化方法之一，...

許皓翔 ‧ 2023-09-26 ‧團隊最強資工大電神
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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...

BiuBiuBiu ‧ 2023-01-11
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鐵人賽 AI & Data DAY 7
從機器學習到深度學習 - 30天搞懂常見演算法的基礎理論 系列 第 7 篇

技術 【Day 7】支持向量機 Support vector machine

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)。...

sarahwei0804 ‧ 2022-09-20
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鐵人賽 影片教學 DAY 17
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 17 篇

技術 [Day-17] R語言 - 分群應用(一) GMM數值補值-下 ( Fill.NA with GMM in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 (延續昨天) #均值 vs 列入各群權重 final_mean <- final[,c(1:4,10...

Denny Chang ‧ 2021-09-17
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鐵人賽 AI & Data DAY 6
從機器學習到深度學習 - 30天搞懂常見演算法的基礎理論 系列 第 6 篇

技術 【Day 6】邏輯斯迴歸實作 Logistic regression Implementation

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...

sarahwei0804 ‧ 2022-09-19
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鐵人賽 AI & Data DAY 22
一同來挖掘 0 程式的Orange! 系列 第 22 篇

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...

Sin ‧ 2022-10-07 ‧團隊花栗鼠與她的朋友們
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鐵人賽 影片教學 DAY 15
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 15 篇

技術 [Day-15] R語言 - 分群應用(一) 補值前處理 ( Fill.NA with Clustering in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 ## 應用一: 分群補數值 #### library(missForest) #產生隨機na值 libra...

Denny Chang ‧ 2021-09-15
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鐵人賽 AI & Data DAY 3
從機器學習到深度學習 - 30天搞懂常見演算法的基礎理論 系列 第 3 篇

技術 【Day 3】線性迴歸 Linear regression

今日大綱 什麼是線性迴歸? 線性迴歸假設 線性迴歸公式 Loss function 什麼是線性迴歸? 線性迴歸是一種統計方法，其利用線性方程式解釋獨立變數(...

sarahwei0804 ‧ 2022-09-16
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鐵人賽 AI & Data DAY 5
戀 AI ing - 我與機器學習的邂逅 系列 第 5 篇

技術 【Day 5】資料預處理 Data Preprocessing ( 二 )

前言 資料正規化 ( Normalization ) 與標準化 ( Standardization ) 在機器學習中是為重要的資料預處理技術，將特徵值縮放到一個...

許皓翔 ‧ 2023-09-20 ‧團隊最強資工大電神
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鐵人賽 AI & Data DAY 21
一同來挖掘 0 程式的Orange! 系列 第 21 篇

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...

Sin ‧ 2022-10-06 ‧團隊花栗鼠與她的朋友們
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鐵人賽 影片教學 DAY 25
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 25 篇

技術 [Day-25] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 資料清洗 ( data cleaning in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼(延續昨天) #步驟一: na補值&相異點or離群值偵測 library(naniar)#前置1:...

Denny Chang ‧ 2021-09-25
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