我想要在30天鐵人項中分享機器學習與深度學習的文章,並且透過論文的分享以更具有代表性的文獻作佐證,並結合財務金融與永續等議題為文章的豐富度做出更精緻的分享,讓今年暑假更有意義。
主成分分析 (Principle Component Analysis, PCA) 是一種統計技術,用於將高維資料投射到低維空間,同時保留資料的主要變異性。PC...
獨立成分分析 (Independent Component Analysis, ICA) 是一種統計和計算技術,旨在從多變量的數據中提取出互相獨立的信號。與主成...
接下來我們將透過Logistic Regression開始進入深度學習! Logistic Regression 是一種常見的分類算法,雖然最初並不是作為深度學...
單層感知器 (Single Layer Perceptron) 的概念 單層感知器是一種最簡單的神經網絡模型,用於解決線性可分的二元分類問題。感知器模型由一個輸...
多層感知器 (Multi-Layer Perceptron, MLP) 是一種前饋神經網絡,並且是最基本的深度學習模型之一。MLP 由至少三層組成:一個 輸入層...
卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network, CNN) 卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network,...
遞歸神經網絡 (Recurrent Neural Network, RNN) 是一種專門用於處理序列數據的神經網絡模型。與傳統的前饋神經網絡不同,RNN 能夠在...
長短期記憶網絡 (Long Short-Term Memory, LSTM) 詳細介紹 長短期記憶網絡 (Long Short-Term Memory, LST...