Using deep features to build an image classifier 接下來會談兩個用 deep learning 上有趣的小範例，...
前言 機器學習的套件許多都不能在Windows作業系統內順利安裝，就算能安裝也要費一番手腳，因此，興起安裝Linux作業系統的念頭，經過一天的努力，總算搞定，期...
我們來更具體一點講 multi-layer perceptron (MLP)。 最簡單的版本莫過於 linear MLP，不過不太會有人去用他，其實只是每層 l...
我們從前面的模型演化可以了解一個機器學習模型可以怎麼樣衍生出其他的變體來解決問題。 現在我們要切換到另外一條跑道上，我們一樣是從線性迴歸模型出發，我們或許可以換...
CapsNet-好用的膠囊在CNN 今天我們要介紹一個很強的技術，CapsNet。 為什麼需要CapsNet? 在傳統的CNN中，在許多種情況已經能得到很好的辨...
前言 前一篇介紹了強化學習初步的概念，並且採隨機策略測試一下，隨機等於沒有策略，這次我們實際擬定一些策略，說明強化學習的真正作法。之後再介紹各種演算法的進化及其...
分群(Clustering)演算法是使用非監督式學習方法將相似的資料聚集在一起，跟分類(Classfication)演算法不同的地方在於無法提前知道輸出類別有哪...
在Colab跑我們的TensorFlow，其中要pandas範例來練習。Pandas是個重要且流行的套件（library）是個不錯的工具。 （本篇使用firs...
上個禮拜才剛從美國回來，周末又講了兩天整天的機器學習課程，完全忘記鐵人賽開賽的事情....... 這一系列文章將會專注在機器學習的模型上，會從傳統的機器學習模型...
GAN是一種X話吧? GAN是一種很厲害的技術，可以透過GAN生成以假亂真的圖片。為非監督式學習。 簡介 GAN分為Generator與Discriminato...
多類別分類(Multiclass Classification)用在當實驗的預測結果不只分成兩類別的時候，像是字母手寫辨識、數字手寫辨識、NBA 季後賽的優勝隊...
Azure Machine Learning Studio 是個簡單好操作的機器學習工具。進入Azure Machine Learning Studio 官網，...
回歸分析(Regression)通常用來預測數值資料，像是價格、溫度...等等。其中提升決策樹是使用多個決策樹來產生更好的預測模型，以下範例為使用提升決策樹迴歸...
Yap, 這篇沒有Reference，而是要總結我這個月所學的Machine learning crash course(MLCC)。 Machine lear...
激活函數 Activation Function Scaled Exponential Linear Unit 比例指數線性單元 Scaled exponent...
A performance metric for recommender systems 前面花了許多篇幅在討論如何使用不同類型的推薦系統預測，問題是我們要如何...
Ref.: Training Neural Networks 影片中講到Backpropagation，它是一種利用chain rule連鎖率這個數學法則，...
機器學習的數學基礎不外乎就是離散數學或是線性代數(我沒學過這兩個科目，但我修過工程數學)。所以沒學過的朋友建議先去了解一下離散數學或是線性代數，才不會看到一堆數...
CNN如何實現 今天我們就要來實際來實作一個CNN! 前置作業 我們使用Colab來當作我們的實作平台，並使用Keras來完成。 資料集 fashion_mni...
在「Google Developers Machine Learning」這個組別中可以說是相較其他組別較多人挑戰的題目之一。為了不希望自己寫的內容會和其他邦友...
上一篇有提到，在建立完預測模型後，可以使用 Evaluate Model 評估模型來檢視模型的效能，而除了單一模型檢視外，Evaluate Model 也可以用...
Effect of popular items 事實上我們還需要考慮一個與 co-occurrence matrix 相關的重要問題 就是 normalizat...
Reference: Introduction to Machine Learning 這篇簡單介紹Machine learning，但這也挺有趣的，手機版...
Yolo 是深度學習物件偵測中，最喜歡的其中一之，目前是 v7 ，可能 v8 也快要出現。其中姿勢特徵點偵測是非常酷的一種偵測，可以讓機器透過這些特徵辨識，與...
介紹完機器學習最主要的兩種類型之後，接著就是對於模型更進一步改進的介紹了，本部分最主要解釋的是整體學習(ensamble learning)的想法。 弱學習器與...
在評估模型的時候，會發現模型與結果有誤差，模型無法針對我們的測試集反映出真正結果，這就是評估的偏差（evaluating for bias）。這時候就是需要用到...
前言 『梯度下降』是神經網路(Neural Network)優化求解的關鍵，有時候在解說『梯度下降』時，怎麼講都講不清楚，這時候如果有個動畫展示，一圖勝過千言萬...
ResNet如何實現 今天我們要來實作ResNet，並比較加入ResNet後，是否正確率有提升。 前置作業 我們使用Colab來當作我們的實作平台，並使用Ker...
Azure Machine Learning Studio 中的 Train Matchbox Recommender 推薦模型可以針對客戶提供多個推薦項目，例...
梯度下降(Gradient Descent) 上一篇我們介紹單一變數的斜率，今天我們就進一步探討多個變數的個別斜率，即梯度(Gradient)，並且利用『梯度下...
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