鐵人檔案
藉由本次大賽的贊助，學習Google提供的Machine Learning（ML）
看看30天，自己可以往前多遠
原本想要了解時下最流行的議題：機器學習（Machine learning），但還沒有決定要從哪裡著手，剛好看到本次鐵人賽有個主題「Google Develope...
在開始前，Google教學有提到，在學習機器學習的時候，有些知識或是工具也要會的，像是數學（例如代數、線性代數，也就是理論的部份）、Python能力（要撰寫程式...
在真正開始前，需要先了解一下機器學習所需要用的框架，在依這個框架下，進行學習的討論及實驗。（參考網站：Framing) 我們進行的是監督式機器學習，也就是說建...
機器學習的目標，就是要預測未來，預測能越準越好，但是要怎麼知道準不準確呢？這時候「損失函數」（loss function）就很好用了！當損失函數越小，表示這個m...
前面知道建立模組的參數及一些方法，那要如何找出最適合的模組呢？我們有個公式：y=Wx+B，我們要怎麼找到「W」和「B」的最佳值，也就是最小的誤差呢？當然是一個一...
Google提供一個遊戲區，讓我們學習並且觀察他們是如何執行機器學習的，還有學習的效率為何。 遊戲區在這兒：說明網站、遊戲區其中要注意的是，每次「reset」...
現在正式進入TensorFlow的領域，在那之前，TensorFlow到底是什麼呢？ TensorFlow一款Google開發的工具，現為開源軟體庫，用於各種...
這幾天看到幾篇不錯的文章，有的跟技術沒有關係，但是觀念很多，或是說明一些數學、算式說明。看到那些文章才發現機器學習並非我想的那麼簡單，只是個工具的使用，而是絕大...
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...
DataFrame和Series除了前一天教的功能外，還有其他幾個運用，像是Python本身的應用、NumPy、lambda等等。 DataFrame Py...