Auto-sklearn 今日學習目標 了解 Auto-sklearn 運作原理 Meta Learning Bayesian Optimization B...
我們在Day 7的時候曾經介紹過基於達爾文物競天擇適者生存的演化式計算,那麼今天開始我們就來詳細的介紹演化式計算當中的基因演算法要如何套用在作曲上。 在第七天介...
AutoML 今日學習目標 了解何謂 AutoML 超參數調參方法 Grid Search Random Search Bayesian Optimizat...
「鮭魚均,因為一場鮭魚之亂被主管稱為鮭魚世代,廣義來說以年齡和臉蛋分類的話這應該算是一種 KNN 的機器學習,不正經的數據分析師,畢業後把人生暫停了半年,在 G...
昨天我們介紹了馬可夫模型的基礎原理,那麼今天我們接著介紹要怎麼把音樂套用馬可夫模型裡面。 訓練 (Training) 首先,馬可夫模型需要先對他做訓練(Trai...
CatBoost 今日學習目標 了解 CatBoost 模型 實作 CatBoost 迴歸模型-房價預測 模型訓練、特徵篩選 超參數搜索 自動處理類別型的特...
「鮭魚均,因為一場鮭魚之亂被主管稱為鮭魚世代,廣義來說以年齡和臉蛋分類的話這應該算是一種 KNN 的機器學習,不正經的數據分析師,畢業後把人生暫停了半年,在 G...
今天我們先從馬可夫模型 (Markov Model) 開始聊聊他是如何用在音樂作曲上的。在第十三天時我們有聊到Hiller 跟 Isaacson在1957年利用...
LightGBM 今日學習目標 LightGBM 與 XGBoost 比較 了解 LightGBM 優點 實作 LightGBM 處理資料不平衡資料 信用卡...
「鮭魚均,因為一場鮭魚之亂被主管稱為鮭魚世代,廣義來說以年齡和臉蛋分類的話這應該算是一種 KNN 的機器學習,不正經的數據分析師,畢業後把人生暫停了半年,在 G...
堆疊法 (Stacking) 今日學習目標 了解 Stacking 方法 堆疊法的學習機制為何? 利用 Stacking 實作迴歸器 透過 Stack...
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XGBoost 今日學習目標 XGBoost 介紹 XGBoost 是什麼?為什麼它那麼強大? XGBoost 優點 比較兩種整體學習架構差異? Ba...
接下來的幾天我們會比較詳細的介紹幾個演算法是如何運用在作曲上,但在我們開始進入演算法作曲之前,我們要先來做一些基本觀念的建設以及對於基本的參數設定做一些介紹。...
今天我們正式開始聊聊AI作曲相關方面的話題~ AI作曲歷史 如果要追朔到最早的自動作曲 ,大家可以猜猜看從什麼時候開始呢?(這裡我們不說AI作曲,而是用自動作曲...
今天作為機器學習這系列的收尾,我們來聊聊深度學習與機器學習的差異,以及為什麼現今的機器學習/深度學習發展跟以往相比能夠在結果上有如此巨幅的成長。 深度學習 前兩...
「鮭魚均,因為一場鮭魚之亂被主管稱為鮭魚世代,廣義來說以年齡和臉蛋分類的話這應該算是一種 KNN 的機器學習,不正經的數據分析師,畢業後把人生暫停了半年,在 G...
隨機森林 (Random forest) 今日學習目標 隨機森林介紹 隨機森林的樹是如何生成?隨機森林的優點? 隨機森林如何處理分類問題? 隨機森林如何處理...
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前面幾天我們講了許多機器學習/深度學習以外的AI演算法,那麼今天我們就來聊聊現今最熱門的機器學習/深度學習。 簡介 首先我們先來介紹一下這幾個名詞的關係:圖源如...
整體學習 (Ensemble Learning) 今日學習目標 了解整體學習 何謂整體學習? 三種不同的整體學習 Bagging、Boosting、S...
昨天我們聊到了快速簡單且能達到一定成效的爬山法。但也聊到了爬山法的缺點在於如果初始位置沒有座落在好的點,則無法找到全域的最佳解 (Global Maximum)...
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決策樹 (Decision tree) 今日學習目標 決策樹演算法介紹 決策樹如何生成? 如何處理分類問題? 如何處理迴歸問題? 實作決策樹分類器 觀...
核模型 - 支持向量機 (SVM) 今日學習目標 SVM 分類器 何謂支持向量機? 非線性與線性? 多元分類支持向量機。 SVR 迴歸器 學習 SVR...
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近朱者赤,近墨者黑 - KNN 今日學習目標 K-近鄰演算法介紹 KNN 演算法解析 KNN 於分類器和迴歸器的做法 比較 KNN 與 k-means 差異...
今天我們接續昨天的話題,繼續來聊聊AI領域裡面比較有趣的一些演算法。 螞蟻演算法 (Ant Colony Optimization, ACO) 如同我們昨天所聊...
前面幾天我們講完了AI經過了幾次大起大落,最後在AlphaGo一戰封神後被推向最高端,機器學習/深度學習成為人人所追逐的技術。 但如同我們前面一再強調的: 機器...