這是學習多元線性回歸的實作第三篇繼上一篇提到資料前處理的操作今天會正式進入回歸的主題 All-In 方法 下面我們開始用regressor 內建函式做多元線性回...
Polynomial Linear Regression 多項式線性回歸 目前為止我們學過了 Simple Linear Regression : y =...
前文 我們昨天做到切分資料那邊，選擇了百分之70的資料作為訓練集，百分之30的資料做為測試集，接下來看我們能不能把剩下的步驟在今天做完吧!!!但我覺得有點太多...
續上一篇機器學習 挑戰 - Day 6 我想要研究一下可否加入多項其他變數來預測未來價格。 在尋找資料時，意外發現有Pytrend這個API可導入。什麼是 P...
今天要探討的是我在**[Day13] 多元線性回歸(05) - Example** 中的問題延伸還記得這個例子我用的是Backward Elimination...
Hakoniwa，出自日語「箱庭」的拼音。目的在於開發一個系統用於運行 Minecraft-like (Voxel) 世界。 本次鐵人賽的原型建構 (Proto...
當數據是linearly separable: 傳統的SVM 可以將兩種數據很好的分類當數據是not linearly separable: 無法在二維空間用...
第 23 天了 !!! 我們要透過 Autoencoder 解決臉部辨識的問題。 Dataset 資料集的部分來自 Kaggle 中 Labelled Face...
想請問關於k折交叉驗證1.我自己隨便建立一個np.array如下X = np.array([[1,2],[3,4],[1,2],[3,4],[1,2],[3,4...
機器學習是一種透過對大量數據進行訓練和不斷優化演算法的方法，目的是提高預測準確性和決策可靠性。透過處理龐大的數據集，機器學習模型能夠自動學習並擬合出數據中的模式...
零、前言 在上一篇中，我們從一些數學方法中，了解到一些基礎的 Loss Function ，如 BCE 與 CCE 是如何定義的，並且知道可以透過 Softma...
SVM(Support Vector Machine) SVM又叫：支援向量機 有一個二維平面(如上圖), 上面的點是訓練集裡的所有資料紅色代表結果為0, 綠色...
這邊引用上課教材來說明 問題：原本的Ｒ平方： 目標是找b0, b1, b2 參數使得剩餘平方和最小現在：增加一個自變量到多元線性模型中, 擬合效果會變好還是變差...
上次說到 Naive Bayes 是以貝氏定理來解決機器學習上的分類問題。 下方會透過一個簡單的郵件分類來說明 Naive Bayes Classifier 的...
KNN 是一種監督式學習算法，它可以用於分類和迴歸問題。在分類問題中，KNN 透過找到最近的 k 個鄰居取多數決來預測一個新樣本的類別。在迴歸問題中，KNN 則...
隨著鐵人賽進入尾聲，相信各位已經對可解釋人工智慧（XAI）領域有了一些初步的了解。在接下來的幾天中，我想透過一些實際的例子來介紹 XAI 的實際應用，藉此展示如...
我們今天會完成 Gaussian Mixture Model 實做的部份。 Implementation Import Library import panda...
零、前言 在上一篇中，我們透過實際計算 Loss Function 並執行梯度下降法時，發現設定學習率會直接影響到機器訓練時的表現，對此我們可以透過更改學習率進...
今天是第 26 天 !!! 我們將會透過 Recurrent Neural Network (RNN) 和 Long Short-Term Memory (LS...
由於非監督學習模型通常沒有像監督學習中的標籤可使用，因此非監督學習模型的可解釋性通常是透過資料視覺化和數據分析來實現。以下為各位整理非監督學習中可解釋性的一些例...
今天要來繼續探討多元線性回歸參數的意義我們一樣用上一篇的例子來說明 下面我們只針對 Estimate 來討論 參數符號的意義 參數的正負 當參數是正數, 代表自...
Prerequisite Support vector machine 是將資料視為 維度的向量，並希望透過 的超平面來分開這些資料。 而最佳超平面即是以...
Example 左邊是我們今天要處理的資料範例今天的故事是A公司ＨＲ想要知道某位面試者說他在前公司的薪資是160000的真實性有多高於是他想利用machine...
讓我們先了解今天 Kaggle Competition 的主題。 House Prices - Advanced Regression Techniques...
Prerequisite MLP & DNN 多層感知器（MLP）和深度神經網路（DNN）都是神經網路的類型，但它們有一些重要的區別。 多層感知器（M...
在當今的工業領域中，智慧製造、碳中和以及數位雙生等議題受到廣泛關注。其中機器學習技術已經開始發揮關鍵作用，特別是在虛擬量測和異常檢測方面。在今天的內容中將帶各位...
如果想要了解一張圖片中哪些區域對於 CNN 神經網路的判斷結果具有影響力，可以參考基於擾動的 Perturbation-Based 方法。它有很多不同種的變形，...
昨天介紹 Deep Q-Network，今天我們透過 TUTORIAL 來講解 Deep Q-Network。 Impelmentation Import Li...
Prerequisite 因為 Recurrent Neural Network (RNN) 的每個時間步都具有一個循環連接，將前一時間步的輸出作為當前時間步...
了解完 K nearest neighbors 的理論後，我們今天會透過著名的 iris 資料集來實做它。 Implementation Import Libr...
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