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第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽
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自我挑戰組

機器學習入門 系列

從簡單的機器學習觀念入門,由淺而深,不只是單單理解其理論基礎,也可以搭配實作了解其應用。

參賽天數 29 天 | 共 28 篇文章 | 7 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

ML_Day1(什麼是機器學習)

基本介紹 從上面兩張圖可以看到,其實人工智慧這不是一個新的詞,這個詞早在1950年就出現了,這個詞意味著「希望機器可以跟人一樣聰明」。到了1980年開始又有...

2019-09-13 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 2

ML_Day2(機器學習種類)

下面這張圖主要說明,機器學習主要分成: Supervised Learning(監督式學習)、Unsupervised learning(非監督式學習)、Sem...

2019-09-14 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 3

ML_Day3(classification)

這一篇主要是以機率來解釋classification,以下是以李宏毅老師機器學習的課程為主要說明,以下是以神奇寶貝為例子。 由下面這張圖,假設要做一個binar...

2019-09-15 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 4

ML_Day4(Perceptron感知器模型)

簡單回顧 在前幾章,我們從什麼是機器學習,機器學習的架構(given dataset D -> find H -> get g),及了解什麼是cl...

2019-09-16 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 5

ML_Day5(Linear Regression Introduction)

簡單回顧 在ML_Day2(機器學習種類)有提Regression與classificatoin的差異。所謂的線性迴歸(Linear Regression),...

2019-09-17 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 6

ML_Day6(Logistic Regression Problem)

簡單回顧 在ML_Day2(機器學習種類)機器學習種類有稍微提到什麼是Regression及與classification的差異。 介紹 以病人罹患心臟病為...

2019-09-18 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 7

ML_Day7(Logistic Regression Error)

簡單回顧 前幾章提到的linear classificaton、linear regression及logistic regression,其實都有共通的地方...

2019-09-19 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 8

ML_Day8(Linear Models for Binary Classification)

簡單回顧 在前面章節有做linear classification、linear regression、logistic regression的介紹,共同點為...

2019-09-20 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 9

ML_Day9(為什麼會有error)

相信有自己訓練過模型的人都會遇到跟我一樣的問題,最後的曲線都會往上飄(這是參考李弘毅老師的投影片),那這是什麼原因造成的呢?在還沒弄懂之前,常常一直增加訓練資料...

2019-09-21 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 10

ML_Day10(Gradient Descent)

簡單回顧 在ML_Day5(Linear Regression Introduction)有介紹什麼是Gradient Descent,就是對loss fun...

2019-09-22 ‧ 由 wty81213 分享