鐵人檔案
這個系列將分享筆者掌握機器學習的個人方法🤖，從理論到實踐📚，其中包括筆者對問題定義🧩、數據處理🧹🗃️ 和算法選擇的理解📊。這套系統凝聚了筆者在機器學習領域的心得💡，旨在幫助讀者更有效地學習和應用這門技術🎯。
簡介 Scikit-learn 的 cheatsheet 中列出了多種常用的回歸算法，包括：Lasso Regression、Ridge Regression、...
在上一篇文章中，我們探討了如何選擇和應用回歸演算法來預測連續值。今天，我們將轉向無監督學習領域，重點介紹機器學習中的聚類演算法。 簡介 聚類的目標是將數據分成多...
簡介 在上一篇文章中，我們了解了如何通過自動識別數據中的隱含結構來實現數據的分組。今天，我們將繼續探討無監督學習中的另一個重要技術領域：降維演算法。 降維的目標...
簡介 我們過去探討如何利用 scikit-learn 的官方 cheatsheet 來選擇合適的演算法，並介紹了提及的演算法應用場景。然而，僅僅依賴 cheat...
簡介 在機器學習的開發過程中，選擇適當的演算法只是其中的一部分。模型的成功與否，很大程度上取決於如何正確地評估其性能📊。無論模型看起來多麼完美，如果沒有正確的評...
在上一篇文章中，我們介紹了分類問題的常見評估指標。今天，我們將進一步探討回歸、聚類與降維問題的評估指標，以及如何進行模型比較，幫助我們選擇最合適的模型。 [so...
簡介 選擇演算法後，我們通常會發現還有許多設定可以進行調整。模型優化就像是對一台精密儀器進行校準，想像你正在調整一台望遠鏡🔭，即使是很小的調整，也可能讓你看到更...
🌟簡介 在經歷了前面的模型建立、訓練、評估與優化過程後，我們最終得到了滿意的模型。這些步驟的最終目的是希望模型能夠在真實世界中產生準確且有價值的預測結果。本章將...
前言 經過繁雜的數據準備📊、特徵工程🔧、模型訓練🧠和評估過程📝，我們終於擁有了一個表現優異的機器學習模型。然而，這一切的努力若無法將模型有效地部署到實際環境中，...
🔍前言 經過前面 19 天的學習，我們系統地探討了機器學習的每一個步驟，從問題定義到模型部署。現在，我們即將進入實作階段，將所學的知識應用到真實的機器學習題目中...
