鐵人檔案
在這 30 天內會先從基本的 Pandas 資料處理，以數學的角度理解神經網路與機器學習之相關概念後，會用 Python 實作出各種模型，最後再用 Django 讓模型能夠結合網頁 !
前言 在這 30 天中，跟著我的腳步一起踏進機器學習的世界，前半段我會帶著大家從機器學習最最最基礎的概念開始了解，了解到基本概念後，後半段就會開始進行 Pyto...
前言 在上篇文章，我們提到到了在機器學習中模型學習的方式，今天就要來探討機器學習這個「學習」的過程，以及模型如何去進行「訓練」，而這當其實就是一連串的流程，也稱...
前言 在 Python 中，Pandas 是個常被拿來做資料處理和資料分析的函式庫，在機器學習終能幫助我們做資料的預處理，今天我們就要來用 Pandas 做簡單...
前言 資料預處理 ( Data Preprocessing ) 指的是在進行機器學習或深度學習之前，對原始的資料進行處理或轉換的過程，是相當重要的流程，為了確保...
前言 資料正規化 ( Normalization ) 與標準化 ( Standardization ) 在機器學習中是為重要的資料預處理技術，將特徵值縮放到一個...
前言 昨天了解到了機器學習的各種學習方式，今天就要針對模型的目標來區分出兩種不一樣的問題，一個是回歸問題 ( Regression Problem )，一個是分...
前言 其實模型就是個函數，為特徵資料的線性函數，用來表示特徵 ( 輸入 ) 與目標 ( 輸出 ) 之間的關係，但這個函數顯然太過簡單，需要在表示成複雜一點的函數...
前言 在神經網路中，通常會讓每層的神經元輸出後再經過激勵函數，它對於神經網路的性能扮演著重要的角色，主要是利用激勵函數的下列特性： 引入非線性：我們知道神經元...
前言 我們知道神經網路是由許多的神經元所組成，昨天提到了ANN神經網路，其實典型的神經網路都是由好幾層 ( 線性層 ) 連接起來的，層與層之間能夠實現線性 (...
前言 之前提到多層感知器的概念，每層的感知器會隨著層數一層一層往下傳遞，輸出的函數也會越來越複雜，而這往下傳遞的過程，就稱為正向傳遞。 在神經網路中，模型的訓練...
