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共有 223 則文章
鐵人賽 AI & Data DAY 6

技術 Day-6 想成為資料分析師?熟悉基礎串列 list 運用準沒錯!(上)

一個一個數,就能把想要的內容印出來,list的基礎運用在這裡!Licensed by Adobe Stock 上次 Jason 已經教 Meiko 運用for-...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 3

技術 Day 03 : Python 基礎觀念 (2)

昨天初步認識 python 怎麼設定變數的操作,今天我們要聚焦在串列、字典、字串的操作,東西有點多XD 大家實際把程式碼執行看看會更有感覺! 串列(List)...

鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 Day5 利用Python處理資料(4) -- 資料插補(Imputation)

前言 遺失值(Missing Value)資料的插補也是訓練模型前資料清洗重要的一環,在進行資料分析時資料常常是不完善的,因此需要有一些方法來處理資料遺失的狀況...

鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 Day-19 錯誤與例外處理,寫程式不用怕出錯(下)

小孩跌倒不用怕,爬起來繼續奔跑,這就好比寫程式的例外處理,搞定錯誤,也能開心向前衝! Licensed by Adobe Stock 前次 Jason 跟 Me...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 1

技術 Day 1 - Hello World !

Hi 各位前輩大家好,這是我第一次參加鐵人賽!也是第一次想要嘗試將自己的學習過程分享出來!如果大家覺得有語句不通順的地方,還請各位見諒,謝謝。 自我介紹 賣肝工...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 30
30天玩轉規劃LINE BOT 系列 第 30

技術 第30天:完成部屬linebot !

上一篇已經將前置作業都完成了,最後就是上傳專案程式碼,並建立Heroku Postgres的資料表,最後將linebot的url設置為Heroku的url。 首...

鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 8. Model Predict

此會觀察模型做預測或決定時大致上運作過程,它會怎麼進行。模型訓練好後,可以執行模型實體的 predict 函式來進行判斷訊號。 from tensorflow...

鐵人賽 Software Development DAY 21
從0開始學習程式-Python 系列 第 22

技術 [Day25]Object&Class到底是什麼?

物件(Object):白話文就是「實物(instance) 」,他的狀態是動態的,可以因為參數或者訊息作出適當的反應或改變,而不同的物件的狀態可以不一樣。 類...

鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 Day-8 學會串列的進階操作,從生手到上手(上)

原來串列的操作有這麼多小技巧,讓我們繼續看下去。Licnesed by Adobe Stock 串列中的數字排序 Meiko:「Jason,我把這兩個星期,都放...

鐵人賽 AI & Data DAY 10

技術 Day-10 蘋果橘子不一樣!了解數值資料型態(上)

離島我來囉!Meiko戴著太陽眼鏡,準備出發前往離島旅遊,這過程會發生什麼有趣的事?讓我們看下去...Licensed by Adobe Stock 字串型態...

技術 Leetcode 270. ( Closest Binary Search Tree Value )

In time, you will call me master -- Star Warshttps://leetcode.com/problems/clos...

鐵人賽 Software Development DAY 23
從0開始學習程式-Python 系列 第 24

技術 [Day27] 可以動的規劃?

Dynamic Programming 直白的翻成中文就是「動態規劃」通常用在把問題最佳化。還記得之前提到的Divide and Conquer嗎?就是將一個大...

鐵人賽 AI & Data DAY 16

技術 Day-16 函式 function,就好像建造積木一樣(下)

Meiko 的車到保養廠,進行檢查,看是否要換輪胎、換機油、和換雨刷。Licensed by Adobe Stock Jason:「有時候,我們可能會回傳多個值...

鐵人賽 AI & Data DAY 9

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 9. evaluate

此篇會觀察模型做評估時使用evaluate之運作。 from tensorflow.keras.datasets import mnist (train_im...

鐵人賽 AI & Data DAY 12

技術 Day-12 日式咖哩店的資訊對話,活用字典 dictionary 儲存資料(上)

在等待日式咖哩餐點的空檔,Jason 帶著 Meiko 思考,一間咖哩店是如何把一盤美味的咖哩飯做出來,並且正確地端到客人眼前!Licensed by Adob...

鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 5. Model Fit

當模型有成功compiler後,就可以透過 keras.engine.training.Model 的 fit 執行訓練。 Keras 官網範例: from...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 21
Python淺顯易懂的小教室 系列 第 21

技術 [Day_21]迴圈與生成式 - 練習題

費氏數列 費氏數列氏將第1項與第2項相加等於第3項,第2巷與第3項相加等於第4項,依此類推,初始化費氏數列的第1項為1且第2項為1,計算出前n項的費氏數列,n由...

鐵人賽 AI & Data DAY 16

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 16. 自定義 activation 與內建 activation

Layer指定使用哪種 activation 有下列方式 (這邊皆以 "relu" 來做範例) : (1) 指定函式名稱 'relu' (...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 Day2 利用Python處理資料(1) -- 匯入資料與摘要統計

前言 在我們將資料放入機器學習的演算法之前,如何利用程式幫我們準備好資料是重要的,常常聽到 "Garbage in, garbage out&quot...

鐵人賽 Software Development DAY 6

技術 [Day10] 安裝引用模組知多少?

終於來到了小週末啦XD可是本肥今天下午還要Meeting QQ只能預祝大家今天玩得愉快啦!再撐一下就三天連假啦XD首先我們先來檢查一下我們目前有的module(...

鐵人賽 AI & Data DAY 10

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 10. Model vs Sequence

假設程式不是使用 sequence 來宣告模型,直接使用 model類別的話,差異在哪裡? 會在文中點出差異。 範例程式: from tensorflow.k...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 22
Python淺顯易懂的小教室 系列 第 22

技術 [Day_22]函式與遞迴_(1)

函式的定義、傳回值與呼叫 自訂函式需要包含兩個部分,分別式「函式的定義」與「函式的呼叫」。「函式的定義」是實作的函式功能,輸入參數與回傳處理後的結過,「函式的呼...

鐵人賽 AI & Data DAY 12

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 12. 自定義 Model

從前面Model的文章可以得知,Model繼承base_layer,代表Model也可以當作Layer使用,可以執行 build與 Call。現在要嘗試自訂義...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 17. 自定義Callback與如何應用

在模型做fit的章節,我們可以看到在訓練前會將Callback實體放入一個Container,然後於真正訓練迭代迴圈時使用。這邊會自定義Callback類別來...

鐵人賽 AI & Data DAY 13

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 13. 自訂義 Layer

層是模型非常重要的角色,也是模型訓練時張量運算的執行者。層也需要經過build的動作,產生對應的初始權重,供訓練時使用。而訓練時也會透過各層的 Call 函式...

鐵人賽 AI & Data DAY 13

技術 Day-13 日式咖哩店的資訊對話,活用字典 dictionary 儲存資料(中)

換一個擺盤,看起來更美味嗎?Meiko 想要新增其他的餐點到 Jason 的菜單裡面該怎麼做?讓我們繼續看下去...Licensed by Adobe Stoc...

鐵人賽 AI & Data DAY 9

技術 Day-9 學會串列的進階操作,從生手到上手(下)

處理串列的過程,都是為了未來讓機器了解人類語言的基礎唷!讓我們繼續看下去!Licensed by Adobe Stock For-loop 和 list 的關係...

鐵人賽 AI & Data DAY 18

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 18. loss function 的使用與自定義方式

模型在做Compiler時,指定 loss function ,如下: model.compile(optimizer="rmsprop"...

鐵人賽 AI & Data DAY 7

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 7. Model 的 Add 有效使用時機

前面文章在說明 Sequence 建構實例時,將layer物件陣列以建構子參數傳入後,Sequence 會自動將 layer物件陣列裡之物件逐一加入到kera...