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機器學習基本知識：維度 (Dimension) 的兩種意義
source: Pixabay前言在學習線性代數或是深度學習的數學運算時，經常需要對高維度的向量、矩陣進行運算。我們都知道純量 (Scalar) 屬於 0 維、向量 (Vector) 屬於 1 維、矩陣 (Matrix) 屬於 2 維度，超過 3 維就統稱為張量 (Tensor)。
模型的估計誤差 (Estimation Error) 與近似誤差 (Approximation Error)
source: Pixabay前言在機器學習基本觀念：Bias-Variance Tradeoff 一文中，我們介紹了機器學習模型的 Error 包含了 Bias Error 與 Variance Error。當模型有很高的 Bias 時，我們稱為 Underfitting；當模...
機器學習基本觀念：Bias-Variance Tradeoff
前言當模型訓練完之後，我們會透過測試資料集來衡量模型的效能，計算模型的 Error。模型的 Error「包含」 Bias 與 Variance，我們希望模型的 Bias 與 Variance 兩者都愈小愈好，然而「魚與熊掌，不可兼得」，通常降低 Bias 就會提升 Varianc...
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pytorch前言在 2022 年 5 月18 日的這一天，PyTorch 在 Official Blog 中宣布：在 PyTorch 1.12 版本中將可以使用 Apple Silicon 中的 GPU，也就是說如果你的 MacBook Air 或 MacBook Pro 的處...
The Power of Ensemble Learning and Data Augmentation
Full code examples on the MNIST dataset with VGG16 ResNet50 FG-UNET Majority Voting Single Transferable Vote Instant-Runoff VotingTable...
Deep Learning 原理 : Neural Network 如何分類圖像
站在 Neural Network 的角度看世界！
Machine Learning-交叉驗證(Cross Validation)-找到KNN中適合的K值-Scikit Learn一步一步實作教學
yoyo~~ 相信大家在實作KNN的過程中，可能會跟我一樣遇到k值如何選定的問題，這邊就來介紹一下我在網路上找到的方法-交叉驗證(cross validation)，它可以幫助我們分析k值取多少會得到多高的準確度(Accuracy)，很厲害的
Deep Learning 第一站 : Neural Network 名詞介紹
帶你看懂 Neural Network 中的專有名詞
Perceptron 的改良版 : 了解什麼是 Sigmoid Neuron
理解 Sigmoid 函數在神經網路扮演的角色
〔程式教學〕開始深度學習之前，先了解什麼是「感知器」(Perceptron)
深度學習的第一步：Perceptron
Machine Learning - 給自己的機器學習筆記 - Kaggle競賽必備!! - LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) - 實作演練 - 筆記(二)
Github連結攝影師：Chris Schippers，連結：Pexels 5. 參數介紹XGBoost、LightGBM、CatBoost重要參數比較 圖片來源: https://towardsdatascience.com/catboost-vs-light.gbm-vs-x...
Tensor 基本觀念 (3)
想學習 TensorFlow 嗎？不如從 Tensor 開始吧！
Tensor 基本觀念 (2)
想學習 TensorFlow 嗎？不如從 Tensor 開始吧！
#2- 快去嘗試！ 這真的太神奇了（CLIP = Contrastive Language-Image Pre-training）
1. 連上 http://pixray.gob.io/genesis/ 2.打關鍵字 (3. 調整參數) 4. 完成!
AWS ML Service 介紹
source: AWS Machine Learning Foundation Course on Udacity前言 & 概述AWS (Amazon Web Service) 提供了許多 AI 與 ML Services。透過 AWS AI Services，開發者可以快速的將 AI 技術引入應用程式中。
AWS AI Service 介紹
前言 & 概述source: AWS Machine Learning Foundation Course on UdacityAWS 全名為 Amazon Web Service，是一個雲端運算平台。向世界提供許多雲端技術與應用。
使用機器學習解決問題 : 探索書籍風格
前言 & 概述本篇為機器學習觀念入門的第 9 篇文章。在前一篇文中，我們說明如何透過機器學習五步驟 (定義問題、建立資料集、模型訓練、模型評估與模型推論) 解決「房價預測」的問題。房價預測屬於監督式學習 (Supervised Learning)，在本篇文章中將會以「探索...
使用機器學習解決問題 : 房價預測
前言 & 概述本篇為機器學習觀念入門的第 8 篇文章。在前五篇文章中，我們依序了解機器學習五步驟 : 定義問題、建立資料集、模型訓練、模型評估與模型推論。在本篇文章中，將會重新應用這五步驟來解決「房價預測」的問題。房價預測經常作為理解機器學習原理的例子，如果你已經具備機器...
使用機器學習解決問題的五步驟 : 模型推論
前言 & 概述本篇為機器學習觀念入門的第七篇文章，歷經了定義問題、建立資料集、模型訓練與模型評估後，終於來到了最後一步 —— 模型推論 (Model Inference)。在本篇文章中，將會介紹什麼是「模型推論」以及其與「模型訓練」的差異。
