接下來要介紹的是數據競賽中最常見到的兩個模型，xgboost以及lightgbm。這兩個模型都是基於前一篇文章所提到的Boosting演算法，基於決策樹來形成的...
ResNet-從旁邊來囉 今天我們要介紹另一種的CNN，Residual Network。 深度CNN 為了取得更多或更深層的特徵，我們會採用越來越多層的CNN...
Other examples of clustering 我們已經討論完分群與相似度的概念，這邊將再舉出一些例子 圖片搜尋:當你上了Google圖片搜尋，你搜...
簡單回顧前幾章提到的linear classificaton、linear regression及logistic regression，其實都有共通的地方，...
Document retrieval: A case study in clustering and measuring similarity 在這個章節我們將...
前言 撰寫機器學習/深度學習相關程式時，我們常要調整超參數(Hyperparameters)，觀察模型的準確度或其他效能指標的變化，如果能設計各式輸入欄位，就很...
Ref.: Static vs. Dynamic training 其實前面還有一篇Production ML Systems，這篇的主要概念就是我們之前的...
我們來回顧一下 SVM 模型。 他可以被進一步轉成 在 SVM 的陳述當中，有沒有發現 這部份看起來跟 regularization 一樣。後半部份...
Recommendations from known user/item features 現在的問題是，我們該如何給出推薦呢？ 我們要藉由什麼方法去推測，一個...
進入 Azure Machine Learning Studio，通常會從設計實驗開始，以下透過5個步驟快速建立一個簡易的機器學習實驗： 步驟 1：新增實驗 (...
Application of deep learning to computer vision 第一次讓 neural networks 大展身手的領域是在計算...
Loading & exploring house sale data 今天要來實作一個跟回歸分析相關的題目，我們將引用課程提供的房價訊息(King C...
為解決無法用「線性函數」做區別的資料，除了前一篇所言，還可以使用「Crossing One-Hot Vectors」。（也許可以說「一個熱鍵」？） 文章：cr...
接續上一篇。 Recurrent neural network 那大家所熟知的 RNN 是怎麼回事呢？我們把假設改了一下： 狀態都是 連續 的。 時間是離散的...
現在正式進入TensorFlow的領域，在那之前，TensorFlow到底是什麼呢？ TensorFlow一款Google開發的工具，現為開源軟體庫，用於各種...
除了上一篇提到的缺失值、空值資料以外，重複值以及離群值的資料也需要一併處理，資料如果有重複，會加重對結果的影響，若是資料有離群值，有可能是因為數據記錄錯誤或是誤...
在程式開發中，對於程式的品質非常重要，我們有各個種測試方式測試，最常用的就是單元測試（Unit test）。但是機器學習沒有這樣的機制，只能用直接輸入數據，直接...
Clustering documents task overview 基本上檢索文件的方法，只是收集所有文章快速瀏覽並從中挑出最符合我們標準的那一個 但我們可能...
簡單回顧關於兩者更詳細的介紹可以參考ML_Day18(K-Means)及ML_Day19(KNN（懶惰學習）)，這邊做一下整理，歸納出兩者的差異性，不然光看兩...
Deep features for image retrieval 我們可以從上一個例子看到 Deep features 用在圖片分類中的效用 我們可以獲得較為...
Ref.: Logistic Regression 今天講跟機率、跟邏輯相關的迴歸分析，機率老實說我非常不OK，但還好看完不會碰到太深奧的機率理論。 對，機...
可執行的偽代碼清晰的語法結構自帶高級數據類型，便於實現抽象的數學概念易於處理非數值型數據從html中提取數據簡單直觀Python比較流行使用廣泛，代碼範例多豐富...
簡單回顧在ML_Day10(Gradient Descent)有介紹什麼是SGD，就是只對一個example的loss做計算，求梯度最小值。也介紹什麼是Ada...
MLOps除了ML之外，另一部分則是DevOps(develop operations)。事實上，技術的運作(operation)與商業的運作是密不可分的。其中...
我們把線性模型們都大統一了。 接下來就要進入到令人興奮的神經網路模型了！ 首先，我們先來介紹著名的感知器...嗯...前面不是介紹過了？ 喔喔！對喔！他長這個...
今天是專題研究，我們老師請了來自台科大的碩士大大來教我們XD在之前就經歷過Google的教程後好理解非常多，就順便在這裡做個筆記。 相信大家對於AI應該已經不...
Classifictaion 在前面討論完了classifiers的誤差率與正確率 其中誤差其實有若干種不同的型態 False positives, false...
1.機器學習與人工智能 機器學習是人工智能研究發展到一定階段的必然產物 人工智能”推理期”:只要能賦予機器邏輯推理能力，機器就具有智能 人工智能”知識期”:要使...
匯入與觀察資料 from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') train = pd...
SVM-分分分 今天我們要來介紹SVM(Support Vector Machine)。 線性可分 假設現在我們要分類圓形還有正方形，那麼以這個例子來說，可以用...
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