技術 Day13：無監督學習 & 模型優化與交叉驗證

在上節中，我們介紹了監督學習在股市裡的應用，在本節中，我們將結合無監督學習和模型優化技術。首先，我們將探討如何應用聚類算法（如K-Means）來識別市場模式，以...

技術 Day 7 - 目前(傳統)的機器學習三步驟(2)-關鍵特徵

第二步 Features 找出關鍵特徵 特徵精準分三等級1.原始數據:由目前的原始數據，嘗試找出關鍵特徵，有一點測試的意味，trial and error。...

技術 RNA-Sick@Day20 > 快用你那無敵的非監督機器學習想想辦法吧｜依據表現量特徵將基因分群 feat. K-means clustering (下)

社交惡夢之請跟你座位旁的同學一組 k-means clustering 是我覺得最直觀好理解的分群方式。完整分群的過程概念可以分成兩大部分： 一是計算資料點之間...

技術 RNA-Sick@Day19 > 快用你那無敵的非監督機器學習想想辦法吧｜依據表現量特徵將基因分群 feat. MAPMAN (上)

需要將基因分群的場景 試驗設計有兩個組別以上的話，就會有超過一組的處理比較組。比如說香蕉由綠轉黃的過程就可以分成很多階段，取其中的四個階段採樣，同一轉錄產物在...