技術 Day12：監督式學習——回歸模型 & 分類模型在股價上預測上的運用

在本節中，我們將深入學習監督式機器學習的兩大主要分支：回歸模型和分類模型。首先，我們將應用線性回歸和決策樹等模型來預測股價，並使用均方誤差（MSE）等指標評估模...

技術 （Day 27）訓練 Image Classification影像分類 AI 模型

昨天我們已經註冊好帳號，並且啟用學生版帳戶，也建立了影像分類的專案，今天我們將開始蒐集資料、訓練模型，最後測試模型。 蒐集圖片資料 在訓練模型之前我們需要先蒐集...

技術 （Day 18）影像辨識機械手臂（Part 1）

教學原文參考：影像辨識機械手臂 一、簡介 這個單元著重在將之前所學到的內容做整合，並且應用到工業類的主題。讓我們試想一個場景，傳統工廠對於物料分類，大多仰...

技術 [Day06] Design a Model

前言 基礎的資料生成模組已經有了，那接下來今天會介紹基礎的模型定義方式。 模型的根本--任務(task) 在設計模型之前，要先體認到最根本的問題：我們要執行怎麼...

技術 ML_Day3(classification)

這一篇主要是以機率來解釋classification，以下是以李宏毅老師機器學習的課程為主要說明，以下是以神奇寶貝為例子。由下面這張圖，假設要做一個binary...

技術 [第五天] 資料分類 Support Vector Machines (1)

今天要來學習一下分類很常用的一種方法支撐向量機(Support Vector Machines : SVM)，不可避免必需來學習一下數學有點像以前學過的線性規劃...

技術 Day 14 - 單元四：分類（二）

待補

技術 Day 13 - 單元四：分類（一）

分類這個章節的重點在於掌握多種不同數據類型，例如：連續（身高、長度）、等第（名次）、項目（種類）等。這個章節的相關程式碼在 Chapter 04，主要使用著名的...