鐵人檔案
缺失值處理在處理大量資料時，資料有些會有缺失的情況，有分以下幾種缺失的情況，隨機缺失(Missing at Random)、完全隨機缺失(Missing Com...
在處理資料時，有些資料需要需要做轉換，如在做分類時直接將每個類別都直接丟下去做訓練，這樣比較難訓練外還有可能訓練結果不好，所以將類別或是文字的資料標記成數字，而...
在每種資料在影藏些資訊，但會因單位或數值的不同，導致代表的意義也有所不同，有以下的類別，Nominal、Ordinal、Interval、Ratio。 Nomi...
1.preliminaries要如何選定特徵與要做甚麼樣的分類 step1：要先定做怎樣的分類step2：給定資料特徵 --> 自動分類(先'教'電腦之後...
在處理完資料集後，將資料放入模型訓練時，會將資料集分為訓練集、驗證集和測試集，訓練集是模型會對訓練集中的每個範例進行預測，並將預測結果與目標進行比較，根據比較的...
在人臉辨識中，常見的是用影像的方式來進行辨識，利用攝影機的方式來擷取影像，利用相似的方式讓測試者與資料庫中的人進行比對，分數達到門檻值就可以說辨識為某一人，但如...
實作人臉辨識系統的人臉偵測，是使用哈爾特徵的方式，先在官網上下載haarcascade_frontalface_default.xml是OpenCV中已經經過訓...
實作完可以偵測人臉的哈爾特徵後，在將所有的訓練資料不需要的背景利用人臉偵測的框給剪裁掉。以下圖為例 在用模型進行訓練，運用Resnet的模型架構來實作人臉辨識，...
在模型訓練完成後，最終需要可以即時在偵測到人臉後辨識出來，可先設定當攝影機開啟後的畫面長寬與一些影像等原始設定。 frame_in_w = 640 frame_...
在實作完人臉辨識後，可以學習到在每一次的訓練都要有整理好的資料集、完善的演算法及模型架構、最後在實測看模型和演算法是否解決問題，若沒有解決就要持續改善中間的演算...
