鐵人檔案
人類無法解決的問題，就丟給機器解決吧！ ML是一個尋找函數的過程，通過訓練出來的模型，可以讓電腦執行極為複雜的任務，並且不需要人類輸入精確的指令。
本篇會從一個即將進入研究所的Web仔視角，帶領讀者一起入門，從ML的基礎觀念開始，深入淺出介紹原理與實作。
作者的話 所謂的人工智慧(Artificial intelligence)是什麼？我相信現在這個資訊發達的年代沒有人會不認識所謂的AI，仿佛每個人都是AI專家，...
本系列文章將深入淺出地探討機器學習（ML）與深度學習（DL）領域的經典與當前流行的模型，涵蓋從基礎概念到實作應用。 內容重點如下： ML基礎知識： Loss...
線性迴歸：機器學習入門的關鍵概念 什麼是線性迴歸？ 線性迴歸（Linear Regression）是機器學習領域中最基本且廣泛使用的監督式學習演算法之一。它的核...
在上一篇文章中，我們介紹了線性回歸（Linear Regression）的基本概念。接下來，我們將通過一個實際範例來演示線性回歸的應用。本範例使用 Python...
在上一篇實作了簡單線性回歸後，我們了解了如何訓練模型及使用模型，並且明白了一個關鍵點：應該根據資料的分佈來決定使用什麼樣的模型。雖然這是後續會討論的主題，但等我...
輸入 我們知道監督式學習，就是要准備一個Data set,這個Data set裏面的每一筆資料都會有輸入的特徵和相對應的輸出的label。在數學上的定義爲有m種...
優化演算法 (Optimization Algorithms) 機器學習的目標是為一個特定的問題找到一個最適合的function，這個function在大多數情...
今天我們要來簡單聊聊邏輯回歸(Logistic Regression)，簡單來説，邏輯回歸雖然名字中有「回歸」，但它其實是一個分類算法，特別擅長處理二分類問題，...
接續昨天的内容，今天我們來聊一聊邏輯回歸的數學原理。 邏輯回歸的原理 線性組合： 我們一開始説到，邏輯回歸就是想辦法用一條直綫將數據一分爲二，假設輸入特徵為...
我們在上一篇已經提到說，我們要找的東西實際上是一個機率，如果這個 Posterior probability > 0.5 的話，就 output C1，否...
