鐵人檔案
2024 IThome 鐵人賽鼓起勇氣選擇寫出不同主題，挑戰與證明自己是否堅持完成30天，分享自己在AI / ML & DATA學習筆記與心得，希望能挑戰成功
單純貝氏分類器（Naive Bayes classifier） 一種貝葉斯定理簡單概率分類器。假設每個特徵都是相互獨立的，並且可以同時接受離散型變數和連續型變數...
決策樹（Decision Tree） 一種機器學習演算法，以樹狀結構表示一系列決策規則，每個節點代表一個決策，而葉節點則代表最終的預測結果 決策樹結構 根...
隨機森林（Random Forest） 一種機器學習演算法，由 多棵決策樹（Decision Tree） 組成，也是一種 監督學習（Supervised Lea...
支持向量機（Support Vector Machine） 一種 監督學習（Supervised Learning） 演算法，應用分類（Classificati...
自適應增強（Adaptive Boosting） 又稱 AdaBoost，是一種機器學習演算法，由 約阿夫·弗羅因德（Yoav Freund 和 羅伯特·沙皮爾...
梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Tree） 一種機器學習演算法，由多棵決策樹組成，透過迭代方式提升模型準確度 基本原理 每...
集群分析(K-means Clustering) 一種非監督式機器學習算法，將數據集劃分為預定義數量集群。目標是將彼此相似數據點歸為一類，與其他集群中數據點不同...
高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM) 是一種概率分布模型，假設所有數據都是由多個高斯分布（常態分布）混合生成的。換句話說，將...
階層式分群 (Hierarchical Clustering) 是一種常見的聚類分析方法，透過建立一個樹狀結構（樹狀圖），將資料點逐層合併或分裂成不同的群組。這...
Q-learning 是 強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 中一種經典演算法。它讓 智能體(agent) 能夠透過與環境互動，...
