鐵人檔案
近年來，不管大小AI教學，越來越多人使用深度學習框架(Deep learning framework)來輔助建立模型和系統。然而，沒有深度學習框架就一定不能做AI教學的實作？
本次將使用LibreOffice 做為整個AI學習以及建模的主要工具，會搭配一些Python，但是絕對不存在 TensorFlow、 PyTorch這些主流框架的使用，可能會用一些數學及繪圖函式庫如Matplotlib 、Scipy、Numpy 等。
不用深度學習框架學習建模？ 過去我總是用tensorflow等框架學習如何建立模型，每次總是覺得好像學到了些什麼，又好像沒學到，這種不得法的感覺一直持續了很久，...
從最簡單的開始，Perceptron 擁有一個 Neural Network 最簡單的結構，因此用來當作第一個演算法，同時也可以看出這個簡單的結構為什麼可以做分...
Gradient Descent 應該有不少人都非常熟悉了，但是作為基礎免不了要加入成一個單元介紹 這次我專注在Gradient 的動態表現，包含每次更新會改變...
機器學習經典問題，分類與迴歸，在Perceptron已經體驗過分類了。接下來是迴歸的基本型，簡單線性迴歸，從這裡會開始體驗到loss function 對我們的...
Polynomial Regression 因為可以用多項式提升到2次3次甚至D次的緣故，可以擬合的線變得比較豐富，次數的提升帶來的同時有參數的增加，同時模型複...
最大概似估計算是分類問題的起手式，但凡監督式學習、非監督式學習還是迴歸都有它的影子存在，它讓我們可以透過計算得到最有可能的模型參數，因此被我認為是一個重要的基礎...
Binary Cross Entropy 是 loss function 的其中一種，從伯努利(Bernoulli)分布加上負對數概似能導出來這個式子可以看出它...
終於進展到第一個分類模型，二個維度的二分類模型是最容易視覺化的模型，也可以協助我們了解不同類型的二分類模型是如何處理各自的類別分類的，因此任何種類的分類模型，開...
Multilayer Perceptron ，簡稱MLP，是第一個遇到具有「深度」這個概念的模型，雖然只有一層輸入一層輸出，連中間的neuron也僅有二顆，可是...
關於XOR 問題，我不知到是不是有人跟我一樣，初學一開始是直接跳過這個問題的，但別因為它只有4個輸入資料而小看它，在不依賴套件的實作中，想要完美的分出來，是一件...
