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2022 iThome 鐵人賽
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AI & Data

從機器學習到深度學習 - 30天搞懂常見演算法的基礎理論 系列

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。

參賽天數 25 天 | 共 30 篇文章 | 8 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 11

【Day 11】貝氏分類器Naive Bayes Classifier

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...

2022-09-24 ‧ 由 sarahwei0804 分享
DAY 12

【Day 12】K近鄰 K-Nearest Neighbor

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)?...

2022-09-25 ‧ 由 sarahwei0804 分享
DAY 13

【Day 13】主成分分析 Principal Component Analysis

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...

2022-09-26 ‧ 由 sarahwei0804 分享
DAY 14

【Day 14】線性判別分析 Linear Discriminant Analysis (LDA)

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...

2022-09-27 ‧ 由 sarahwei0804 分享
DAY 15

【Day 15】K-means分群法

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...

2022-09-28 ‧ 由 sarahwei0804 分享
DAY 16

【Day 16】深度學習理論基礎 - 線性代數篇

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...

2022-09-29 ‧ 由 sarahwei0804 分享
DAY 17

【Day 17】深度學習理論基礎 - 微積分篇

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...

2022-09-30 ‧ 由 sarahwei0804 分享
DAY 18

【Day 18】深度學習理論基礎 - 統計篇

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...

2022-10-01 ‧ 由 sarahwei0804 分享
DAY 19

【Day 19】神經網路簡介與梯度下降法

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...

2022-10-02 ‧ 由 sarahwei0804 分享
DAY 20

【Day 20】神經網路實作 Neural network implementation

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...

2022-10-03 ‧ 由 sarahwei0804 分享