鐵人檔案
大家好 我是至廷 就讀輔仁大學 醫資系， 在資訊這個大環境我應該只是幼幼班而已，近來我聽大家都在machine learning ，所以一直想搞懂機器學習，剛好有這個機會讓我自己先learning ，我也會盡我的能力利用tesnsorflow2.0來進行分析。
從昨天的內容我們可以知道損失函數是用來計算模型預測值與預期輸出之間的相似程度，並在訓練過程中需要將預測值與輸出的相似程度最小化，接下來我要介紹是常用的損失函數:...
我們如何用tensorflow像R一樣快速地建立一個迴歸，我今天就使用skLearn這個package，從裡面的datasets就可以載入資料籍，然而我們今天就...
Kaggle是一個數據建模和數據分析競賽平台。企業和研究者可在上面發布數據，統計學者和數據挖掘專家在上面進行競賽以產生最好的模型。Kaggle 還有一個很棒的地...
今天我要用昨天匯入kaggle資料，透過神經網路模型來繪製損失函數折線圖，最後希望可以用測試資料計算出誤差百分比。一開始我們先對資料作處理，透過下列的程式碼可以...
延續昨天我們知道可訓練的資料為12967筆，而每一筆有21種資訊，我們可以建立神經網路、訓練模型，進一步繪製損失值的折線圖並算出資料的誤差百分比。搭建全連結網路...
今天我們要討論的是overfit和underfit。可以透過下表看的出來overfit的話，是模型學到太好太fit training data。在看traini...
經過這幾個禮拜跟tensorflow的相處，通常用tf建立的模型都很複雜，若要對模型進行觀察並找到錯誤讓他最佳化，我覺得都有一定的難度，而TensorBoard...
今天來討論機器學習經典的模型之一，CNN又稱捲積神經網路，近年來這個技術大量用於影像辨識和聲音辨識上都有很準確的效果，因為CNN有別於之前的DNN可以使用Con...
Pooling layer稱為池化層，它的功能很單純，就是將輸入的圖片尺寸縮小以減少每張feature map維度並保留重要的特徵。針對Feature Map中...
今天要跟大家分享的適用CNN架構作阿拉伯數字的辨識，順便比較一下跟之前用Neural Network有甚麼不同 建置環境 from __future__ imp...
