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2023 iThome 鐵人賽
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AI & Data

ML From Scratch 系列

本篇是為了統整並使閱讀的各位和我自己了解機器學習內部實際的運作理論,在我日常使用相關技術時,常常是直接使用像是 tensorflow 或 pytorch 之類的套件去執行並實作出我們自己想要的結果,在使用時我自己常常會忽略或忘記這項技術背後的知識。

在接觸這領域有大概 2~3 年的我,決定在今年 2023 年自己試著撰寫自己對於機器學習相關技術背後理論的理解,目的是希望我能將此技術內化,並能透過此筆記給其他人參考或說鞭策自己,如果對於內容有疑慮歡迎聯絡我本人。

鐵人鍊成 | 共 31 篇文章 | 18 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 11

[Day 11] K nearest neighbors — 背後理論

由於數學函式有顯示不出來的問題,文章內容請至此閱讀

2023-09-11 ‧ 由 whoami 分享
DAY 12

[Day 12] K nearest neighbors — 主題實作

了解完 K nearest neighbors 的理論後,我們今天會透過著名的 iris 資料集來實做它。 Implementation Import Libr...

2023-09-12 ‧ 由 whoami 分享
DAY 13

[Day 13] K nearest neighbors — 解決真實問題

今天我們要透過 KNN 去解決 Spaceship Titanic 此次 Kaggle Competition 跟一開始介紹 Titanic - Machin...

2023-09-13 ‧ 由 whoami 分享
DAY 14

[Day 14] Gaussian Mixture Model — 背後理論

由於數學函式有顯示不出來的問題,文章內容請至此閱讀

2023-09-14 ‧ 由 whoami 分享
DAY 15

[Day 15] Gaussian Mixture Model — 主題實作

我們今天會完成 Gaussian Mixture Model 實做的部份。 Implementation Import Library import panda...

2023-09-15 ‧ 由 whoami 分享
DAY 16

[Day 16] Gaussian Mixture Model — 解決真實問題

今天我們會透過 Gaussian Mixture Model 來分析購物中心的客戶資料。 Mall Customer Segmentation Data 資料集...

2023-09-16 ‧ 由 whoami 分享
DAY 17

[Day 17] Multilayer Perceptron

由於數學函式有顯示不出來的問題,文章內容請至此閱讀

2023-09-17 ‧ 由 whoami 分享
DAY 18

[Day 18] Neural Network — 背後理論

由於數學函式有顯示不出來的問題,文章內容請至此閱讀

2023-09-18 ‧ 由 whoami 分享
DAY 19

[Day 19] Neural Network — 主題實作

今天我們要實做 Feed Forward Network 前饋式神經網路是一種人工神經網路結構,也稱為前饋網路或前向傳播網路。 它是一種最基本的神經網路結構,通...

2023-09-19 ‧ 由 whoami 分享
DAY 20

[Day 20] Neural Network — 解決真實問題

今天我們透過使用 Neural Network 來完成 Natural Language Processing with Disaster Tweets Da...

2023-09-20 ‧ 由 whoami 分享