鐵人檔案
開啟30天學習Google Developers Machine Learning的旅程
你有用過Google Translate的拍照翻譯功能嗎？看似神奇的功能，其實包含很多技術在裡面，首先，手機要先「辨識出標誌」，再透過OCR(optical c...
當我們做完特徵工程，判斷資料適合的模型後，進行訓練的同時，要記得避免overfitting。 Overfit vs Underfit Overfit : Tr...
為什麼要做特徵工程呢？特徵工程是什麼？特徵工程怎麼做？ 特徵工程 參考機器學習馬拉松 017 特徵工程簡介說明，例如在時間管理中，如何將事情排列優先順序，我們可...
補一下特徵工程前的EDA，探索式資料分析(EDA)進行數據分析流程，資料來源機器學習百日馬拉松。 什麼是EDA 範例 前處理 資料讀取 格式調整 填補缺值...
特徵工程的資料類型有包含三種，數值型、類別型、時間型，需要進行填補空值、特徵處理等，以下來源參考機器學習百日馬拉松。 數值型 數值型資料，除了填補缺值和去除離群...
特徵工程的處理方法有以下三種，特徵組合、特徵篩選和特徵評估，資料來源參考機器學習百日馬拉松。 特徵組合 數值與數值 在計程⾞費預估中，有四個欄位分別表示起終點的...
流程漸漸來到了中段，開始進行機器學習三步驟，分別為「選擇模型」、「評估模型」、「最佳參數」。 1. 選擇模型 一個模型中會有「許多參數」 不同參數的模型就會產...
通常想找一個Model的variance夠小和bias夠小，達到一個trade-off(平衡)，如此可得到最小的testing error。 參考影片ML L...
雖然同為迴歸模型，但是兩模型處理的問題並不同，線性迴歸處理目標值為「數值型」，羅吉斯迴歸處理目標值為「類別型」。 線性 羅吉斯 Meaning...
Lasso 為 Linear Regression 加上 L1，Ridge 為 Linear Regression 加上 L2，正則化函數是⽤來衡量模型的複雜度...
