鐵人檔案
Day 11 - 模型的評估 如何正確地評估模型 辨認正確率100%的模型就是好的模型嗎？ 並不是。雖然高正確率是理想的，但過高的正確率可能意味著模型過於複雜，...
Day12- 決策樹模型及其應用 何謂決策樹模型 決策樹模型是一種常見且直觀的機器學習演算法，用於分類和回歸分析。其結構如同樹狀，由節點和分支組成，每個節點代表...
Day 13 - 強化你的決策樹 在機器學習領域，決策樹是一種常用且直觀的模型。然而，單一決策樹模型有時會受限於其簡單性，容易出現過擬合或欠擬合的問題。為了克服...
Day14- KNN分類器的基本概念與應用 K最近鄰居（K-Nearest Neighbors，簡稱KNN）分類器是一種簡單且直觀的機器學習演算法，其精神在於「...
Day 15 - 人工大腦：類神經網路 神經網路（Neural Networks）是一種受生物神經系統啟發的計算模型，旨在模擬人類大腦處理信息的方式。這篇文章將...
Day 16 - 神經網路的種類 神經網路（Neural Networks）是一種受人類大腦結構啟發的機器學習模型，已經在各個領域展現了驚人的應用價值。本文將深...
Day 17 - 淺談深度學習 深度學習（Deep Learning）是一種強大的機器學習技術，近年來在各個領域中取得了顯著的成功。本文將詳細介紹深度學習的概念...
Day18-物以類聚-kmeans分析 分群是一種將相似的數據點分組或分配到同一類別的機器學習技術。本文將介紹分群的類型、K-Means演算法的原理與步驟，並通...
Day 19 - K-means 演算法應用：影像壓縮 概述 在前面的文章中，我們介紹了 K-means 演算法。這個演算法可以應用於許多不同的領域，其中一個簡...
Day20-自動編碼器 自動編碼器（Autoencoder）是一種無監督學習的神經網絡模型，用於學習數據的有效編碼表示。它的核心思想是將輸入數據壓縮到低維的隱藏...
