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第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽
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AI & Data

機器學習入門與論文分享 系列

主要淺談機器學習的觀念,實作及一些paper分享

參賽天數 6 天 | 共 6 篇文章 | 4 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

AI & Data_1(什麼是機器學習)

在介紹之前,我要先自我介紹一下啦!!我是一位軟體工程師,目前從事機器學習的開發,這是我第一次正式參加鐵人挑戰賽,為什麼說是正式呢?因為我去年是自我挑戰組,因為第...

2020-09-11 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 2

AI & Data_2(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...

2020-09-12 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 3

AI & Data_3(機器學習的數學基礎)

機器學習的數學基礎不外乎就是離散數學或是線性代數(我沒學過這兩個科目,但我修過工程數學)。所以沒學過的朋友建議先去了解一下離散數學或是線性代數,才不會看到一堆數...

2020-09-13 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 4

AI & Data_4(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...

2020-09-14 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 5

AI & Data_5(Perceptron)

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...

2020-09-15 ‧ 由 wty81213 分享
DAY 6

AI & Data_6(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),...

2020-09-16 ‧ 由 wty81213 分享