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第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽
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Google Developers Machine Learning

Machine Learning Day30 系列

開啟30天學習Google Developers Machine Learning的旅程

參賽天數 13 天 | 共 26 篇文章 | 26 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 13

[Day21] 模型選擇-決策樹

除了分類和迴歸模型外, 還有樹狀模型可以供選擇, 先來認識一下簡單的決策樹。 參考文章第3.5講 : 決策樹(Decision Tree)以及隨機森林(Rand...

2019-10-14 ‧ 由 may1005 分享
DAY 13

[Day22] 模型選擇-隨機森林

決策樹學習完畢, 就要來複雜化決策樹, 進行另一個樹模型「隨機森林」。 以下參考文章: Random Forest Simple Explanation...

2019-10-14 ‧ 由 may1005 分享
DAY 13

[Day23] 模型選擇-梯度提升機

最後一個樹模型「梯度提升機」, 類似於隨機森林,但各樹間有關聯性, 會根據前一棵樹來修正。 梯度提升機 (Gradient Boosting Machine)...

2019-10-14 ‧ 由 may1005 分享
DAY 13

[Day24] 超參數調整

選擇完模型後, 接下來要進行「超參數調整」, 但是其實對模型的提升有限。 何謂超參數 LASSO、Ridge:α 的⼤小 決策樹:樹的深度、節點最小樣本數 隨...

2019-10-15 ‧ 由 may1005 分享
DAY 13

[Day25] 模型選擇-集成方法

集成方法 使⽤不同⽅式,結合多種不同分類器,作為綜合預測的做法。 將模型截長補短,也可說是機器學習裡的「多數決」 資料面集成 使⽤不同訓練資料 + 同一種模...

2019-10-15 ‧ 由 may1005 分享

[Day26] 監督式學習 - 前處理 Processing (1/6)

學了那麼多監督式學習的方法, 這篇就來總整理一下, 這樣比較好實作出結果。 1.前處理 Processing 1.1.資料取得 讀取CSV格式 data_pat...

2019-11-01 ‧ 由 may1005 分享