本篇僅大概敘述各種情境，無深入探討，各情境常用演算法等將在之後的文章中討論 Supervised Learning (監督式學習) 會告訴機器正確的答案(...
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...
在實作 Support Vector Machine 前，先簡介一下它可以做的任務類型。 支持向量機（Support Vector Machine，SVM）可以...
今天我們會透過 Gaussian Mixture Model 來分析購物中心的客戶資料。 Mall Customer Segmentation Data 資料集...
The product's, for example, the Norton Antivirus Plus created by the organizatio...
今天我們透過使用 Neural Network 來完成 Natural Language Processing with Disaster Tweets Da...
昨天有簡單敘述一下 Autoencoder 的背後理論。 Autoencoder 是一種神經網絡架構，主要用於無監督學習和特徵提取。 它的主要目標是將輸入數據編...
續上一篇機器學習 挑戰 - Day 2，我們今天繼續詳細研究一下如何套用 ARIMA 來預測BTC的價格。 Auto-Regressive Integrated...
前言 我是一名資工系大三的學生，在同學的極力推薦(?)下決定參加這次的鐵人賽，在督促自己學習的同時，也是給未來的自己留一份筆記。六月起參與了三個月的機器學習專案...
Dataset Dinosaur Island 一份文字檔，裡頭紀錄許多恐龍的類別。 Implementation Import Library import...
是一種基於機率的分類器 貝氏定理 Bayes’ Theorem 計算在已知一些條件下，某事件的發生機率 通常事件A在事件B已發生的條件下發生的機率，與...
kernel trick 作天的ＳＶＭ跟ＳＶＲ有提到可以用kernel function將資料映射到高維空間中 解決的問題：當資料在原始空間中無法被線性分...
今天要學習的是邏輯回歸左圖是今天的範例我們想要預測不同年紀的顧客購買產品的機率機率高 => 會買機率低 => 不會買 我們一樣可以用線性回歸畫出一條...
主要用於分類，也可以改為回歸樹(不建議)，今天只討論單顆決測樹，明天會學習多顆決策樹組合成的隨機森林 決策樹原理 對資料重複進行二元分割，形成樹狀結構 根...
隨機森林是由多棵昨天提過的決策樹組成，適合用在分類問題 原理 由很多顆決策樹組成，他會先從原資料中隨機抽取多個樣本，用這些樣本以隨機特徵選取的方式建立多棵...
續上一篇機器學習 挑戰 - Day 3，我們今天要詳細研究一下如何套用 tensorflow.keras.models的LSTM 來預測BTC的價格。 在應用t...
今天我們要透過 KNN 去解決 Spaceship Titanic 此次 Kaggle Competition 跟一開始介紹 Titanic - Machin...
前兩天介紹了線性回歸和幾種正規化方法的概念，今天來講要如何使用python實作，以及幾種常用參數介紹 環境建置 在開始之前先講一下我所使用的環境！ Ana...
說起線性回歸，這是我在學機器學習時碰到的第一個演算法，今天先簡單介紹線性回歸，明天會討論L1、L2正規化 Regression 在講線性回歸之前，先講講回歸...
LIME 的全名是 Local Interpretable Model-agnostic Explanations ，其目的是可以分析模型對於某筆資料為何做出特...
前言 大家好我是一名目前在資工系裡渾渾噩噩的學生，是昨天被說服參加鐵人賽的，加上早上去 TOPC 當炮灰，所以現在才在趕趕趕的發出第一篇文。我對這個領域基本上也...
首先，我想將股票數據導入我的程序並分析其歷史趨勢。 import yfinance as yf import datetime as dt import num...
Reinforcement Learning Reinforcement Learning 是一種機器學習方法，用於使代理（可以是機器、軟件或機器人等）通過與環...
今天是大概的概念，training等細節留到明天 VGG-16 SSD的架構是使用VGG-16 13個卷積層+3個全連接層+5個池化層 其卷基層均使用...
續上一篇機器學習 挑戰 - Day 1，我們今天要來詳細研究一下如何套用machine learning module 來預測BTC的價格。 首先想要研究的是A...
續上一篇LLM 和機器學習的介紹-Part 4 ，我們繼續討論一些數據模型(data models)。 實體-關係模型 (Entity Relationship...
boosting 前幾天有寫過一點關於boosting跟bagging大概的概念，今天開始前再簡單說一下 透過組合弱學習機、改進每一次的錯誤、從而獲得一個...
在資料科學界翻滾多年，玩了AWS不少服務，也在Edge端摸索許久，卻一直還沒下定決心來征服這一張號稱極有挑戰的證照-AWS Certified Machine...
前幾天有提過的線性回歸是用來預測一個連續的值，而今天要學的邏輯回歸則是用來做分類用的 線性回歸 V.S. 邏輯回歸 線性回歸:找到一條線，讓data盡可...
29天啦!之前實作分類器的時候有用到混淆矩陣，今天也來寫一下相關筆記 混淆矩陣(confusion matrix) 可以用來評估分類模型的準確率 混淆...
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