生成這些Boosting模型時，參數已經調整過，若是對調整超參數有其他想法也可以使用第16天的超參數調整哦！ from sklearn.ensemble imp...
Reference: Framing Google這邊的Machine learning有特別強調是Supervised machine learning，...
還記得我們所說的，監督式機器學習是需要「正確答案」的，因此反過來說，非監督式機器學習就是不需要給定一個正確答案，那沒有正確答案要預測什麼呢？ 非監督式機器學習在...
在 再創奇蹟公司 待了６年已經習慣什麼東西都要有RoadＭap，這樣有 schedul 老闆才能好好的用力的 Review 你~~~~最近有個很火紅的機器學習1...
當你將資料都清理完畢，並且觀察完所有的分布之後，剩下的就是對剩餘的特徵進行調整或是新增特徵了。我們以年齡作為例子，將數據分為三個區間分別是低、中、高，這在數據中...
提供給機器學習訓練的資料，必須先經過整合(若有多個資料集的情況)、資料格式轉換、處理缺失值及不一致的資料，確保資料是正確、乾淨一致的，避免 Garbage in...
今天來實作昨天討論的AutoEncoder，簡單複習一下，AutoEndoer的架構其實就如同下圖source Input 資料後，會放到Neural Netw...
前言 前一篇搞定 Ubuntu 作業系統的安裝，接下來我們繼續安裝『機器學習』的相關軟體及工具，包括 Anaconda、TensorFlow 及 GPU顯卡支援...
Recommender systems overview 在這個章節中我們將學習推薦系統，典型的應用場景為推薦商品，當你有大量的商品和一些會員，此時你該如何推薦...
R squared (R平方) R平方(R squared)又稱為判定係數(coefficient of determination)是一種衡量回歸模型表現的指...
前言 很多演算法在參數計算時，常會使用最小平方法(OLS)或最大概似法(MLE)求解，因此，努力K了一下，把心得記錄下來，希望能與同好分享。 其中，涉及數學證明...
上次我們完成了感知器的介紹，感知器也有他相對應的學習演算法：perceptron learning algorithm (PLA)。 不過我們今天沒有要講 PL...
[DAY24] 使用Azure Machine Learning Studio做自然語言情感分析（1）：資料處理及分類篇 前面的文章正好把應用程式的開發及部署都...
上一篇我們可以看到，可以利用ML技術來預測的兩個問題，回歸(Regression)與分類(Classification)，而這裡種問題相信搭家應該都可以輕易地分...
今天開始，我們來聊聊非監督式的學習。前面所提的演算法，大部分都是監督式學習，也就是通常都是Label好的資訊 (Ex: 透過已經蒐集到的股價資訊或者已經Labe...
參加鐵人賽完全是一個契機，優秀好同事兼朋友 Rex 在報名最後一天的問我要不要參加，思考了一下，覺得是有東西想說的，大概擬了主題和大綱，就加入這屆 iT 邦幫忙...
人工智慧vs機器學習vs深度學習 人工智慧一直是人類期望發展的事物，我們常說的人工智慧應該是包含像人一樣思考(AI)，能夠解決計算問題(ML)，以及電腦視覺(D...
Regression 監督式學習是機器學習中最常見的演算法，而迴歸分析與分類則是在監督式學習中最常見的的類型 在這一堂課將探討回歸分析這個在統計上最廣泛使用的工...
分類(Classification)為預估模型常用的方法，在 Azure Machine Learning Studio 中的分類演算法依據結果類別數量，分成二...
前一天我們講到機器學習在GCP上運作的流程以及做了Tensorflow、Keras和Pytorch之間的比較，今天我們要來看機器學習建模型和預測的過程 Why...
芋頭
‧
2019-09-19
前言 今年最夯的AI應用非『對話機器人』(ChatBot)莫屬了，許多大企業都已建置相關應用系統，並配置一組專案人員維運，一方面提昇機器人智慧，另一方面不斷擴展...
課前練習: ExamRef.: Validation 記得我們昨天講的Training set and test set，我們分成Training set...
現在使用TensorFlow來訓練我們的這個模組。 以下會有幾個步驟：開始準備、製作特徵、以年齡當做分類的特徵、定義模型特徵、訓練深度神經網路模型、評估神經網路...
前言 上一篇介紹 interact 基本的用法，可以設計使用者介面(UI)，但無法取得輸入值，本篇介紹使用另一函數 interactive，可克服此一問題。 測...
前言 2016年AI圍棋軟體AlphaGo連續擊敗韓國及中國等世界頂尖的好手，使得它背後的演算法 -- 強化學習(Reinforcement Learning)...
本篇也是進行說明，是關於訓練資料與測試資料相關資訊。 上篇說明模型「泛化」，當我們做出模型的時候，要進行調整與測試，讓我們的預測越接近現況。而在這邊要規劃我們...
進入遊戲區體驗Fairness的機器學習，將會練習之前所說的不同的差異以及用子組合，來評估模型性能。 文章 （本篇分成兩章文章） 開始前 資料：用成人普查收入...
熟悉TensorFlow的第一步就是製作線性回歸（linear regression），此篇也是從First Steps with TensorFlow而來，以...
前言 當親朋好友知道我全心研讀 AI 時，最常被問到的問題如下： 我的公司怎麼導入 AI ? 學完 Python，可以做甚麼 ? 了解機器學習各項演算法後，要...
機器學習分為兩種最主要的模式，分別為監督式機器學習與非監督式機器學習，本篇文章會簡單介紹一下監督式機器學習以及常見的用法。 監督式機器學習是什麼? 當你使用機器...
Austin
Joseph-bug
theneo
anny
Dan
nylon
ironcat45
杜岳華
陳小熊
nightlan1015297
莉森揪
I code so I am
eyelash*睫毛
iThome鐵人賽
看影片追技術