鐵人檔案
筆者就讀於人工智慧相關學系，目前為大學三年級即將升到四年級，已經經過了大學三年的學習，也已經修讀了多堂機器學習相關課程，小型專案也已經做了不少。但我看見身邊有許多人在做機器學習、使用模型時常常只是套模，不知道自己所使用的模型是什麼，也不知道背後是怎麼運作的。因此想利用這次的30天鐵人賽來寫一篇有關介紹一般常見模型以及基礎使用這些模型的應用。
在這30天的文章之中，將會先介紹模型的運作方式以及背景，接著實際以python來使用這些模型，並且以簡單的程式碼運行、展示成果。希望這30天的文章可以讓讀者們理解這些模型，並且讓各位讀者能夠以後自己在使用模型時，能夠也先去理解自己使用的模型究竟是什麼，
KNN是一種用來分類的模型，他的概念可以說是『誰的人多誰就是老大』。使用KNN演算法大致可以分成3個步驟： Step1：決定k值Step2：得出所有資料點之間的...
今天我們要來用python的sklearn套件來實作KNN。第一步我們一樣先老找我們的老朋友iris資料集，同樣將特徵（feature）設為x、標籤（label...
今天要來講Naïve Bayes，但在開始前我們先來看看什麼事貝氏定理（Bayes’ theorem）。貝氏定理是用來描述在已知條件情況下，某件事情發生的機率。...
今天我們要來用python實作Naïve bayes，首先老樣子的第一步，先載入資料集，這次的資料集一樣是iris資料集。將特徵（feature）設為x、標籤（...
GAN（生成對抗網路Generative Adversarial Network）是一種最近比較紅的神經網路，他的用途就是拿來生成資料，希望能夠讓生成的資料變成...
前一天我們講完了GAN的核心概念，今天要來用python去實作看看GAN囉！我們這次的程式碼是參考 https://keras.io/examples/gene...
接下來我們講講在做機器學習時，會用到的重要概念—encoder。Encoder是一種可以讓城市去更好理解我們的資料以及去做運算的方式。今天會介紹兩種最常見的en...
Confusion Matrix（混淆矩陣）是一種用來判斷模型做得好不好的一種評估指標。一個模型的預測結果基本上可以分成四種—預測是True且實際是True、預...
昨天講完Confusion Matrix，理解了TP、FP、TN和FN的概念過後，今天要來講會利用到這些的另外一個評估指標—ROC Curve（Receiver...
今天是30天挑戰的最後一天啦！感謝各位讀者跟著我一直到最後一天，希望大家看完我的文章之後，對於這些模型是如何運作的有了更近一步的了解，而不是僅僅只是知道有這個模...
