文章內容主要介紹常見的機器學習與深度學習方法,以及背後的數學理論。機器學習與深度學習方法牽涉許多科目,線性代數、統計、微積分等,需要有相關的知識背景才能夠深入了解這些方法的用意。希望藉由我的分享,能讓一竅不通的你,了解機器學習與深度學習到底是什麼。參賽的初衷為複習之前所自學的方法,加深自己的印象,並且面試機器學習相關工作時,能夠回答出相關問題。
今日大綱 什麼是單純貝氏分類器 (Naïve Bayes Classifier)? 範例 什麼是單純貝氏分類器 (Naïve Bayes Classifie...
今日大綱 什麼是K近鄰 (K-Nearest Neighbor)? 如何選擇k? 程式碼 什麼是K近鄰 (K-Nearest Neighbor, KNN)?...
今日大綱 什麼是主成分分析 (PCA)? 特徵提取 (feature extraction) vs. 特徵選擇 (feature selection) 演算法...
今日大綱 什麼是線性判別分析? 線性判別分析 vs. 主成分分析 LDA vs. PCA 程式碼 什麼是線性判別分析? 線性判別分析為監督式學習的演算法,此...
今日大綱 什麼是k-means分群法? 演算法 如何選擇k? 什麼是k-means分群法? k-means分群法為典型的分群方法之一,方法簡單易懂,適合處理...
今日大綱 什麼是純量 (scalar)、向量 (vector)、矩陣 (matrix)與張量 (tensor) 矩陣運算 什麼是純量 (scalar)、向量...
今日大綱 微分 積分 微積分 (Calculus)是由微分 (Differentiation)與積分 (Integration)所組成的,而這兩個互為逆運算...
今日大綱 資料型態 敘述統計 機率分配 信賴區間 統計是從資料所得到的資訊,包含了敘述統計、機率分配等等。統計裡的專有名詞有觀察值 (observation...
今日大綱 神經網路簡介 梯度下降法 (Gradient descent) 激活函數 (Activation function) 程式碼 神經網路簡介 下圖為...
今天將以深度學習常見的手寫阿拉伯數字辨識的資料集訓練,keras提供了兩種類型的模型,第一個是Sequential model,適用於簡單的結構,一層一層的連接...