data science
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Cathie So, PhD

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...

緯緯道來

Deep Learning 原理 : Neural Network 如何分類圖像

站在 Neural Network 的角度看世界!

緯緯道來

〔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

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〔程式教學〕Python 中的迴圈 (Loop) 觀念

新的一年,新的開始。先從搞懂程式中的迴圈 (Loop) 觀念開始吧!

Brandon Lan

【機器學習】Dropout Layer

極簡;重點

Brandon Lan

Decision Tree and Random Forest

極簡;重點

緯緯道來

Tensor 基本觀念 (2)

想學習 TensorFlow 嗎?不如從 Tensor 開始吧!

緯緯道來

Tensor 基本觀念 (1)

想學習 TensorFlow 嗎?不如從 Tensor 開始吧!

緯緯道來

條件機率 vs 聯合機率

花十分鐘搞懂「條件機率」與「聯合機率」的差別!

緯緯道來

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...

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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...

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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。

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使用機器學習解決問題的五步驟 : 模型評估

前言 & 概述本篇為機器學習入門觀念的第六篇文章。在「使用機器學習解決問題的五步驟 : 模型訓練」一文中,我們介紹了模型訓練的觀念,並提到常見的模型種類。當模型完成訓練後,我們就可以來評估模型的好壞,也就是看看模型的訓練成果如何,我們稱之為「模型評估」(Model Evaluation)。

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使用機器學習解決問題的五步驟 : 模型訓練

前言 & 概述本篇為機器學習入門觀念的第五篇文章。在前一篇文章中,我們介紹了「建立資料集」的概念與重要性。在本篇文章中,將會說明「模型訓練」的意義。資料集到模型訓練建立資料集後,我們通常會將資料集切成兩部分 : 訓練資料集 (Training Dataset) 與測試資料集 (Test Dataset)。

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使用機器學習解決問題的五步驟 : 建立資料集

前言 & 概述本篇為機器學習入門觀念的第四篇文章。在前一篇文章中,我們了解到如果要使用機器學習解決問題,所經過的五個步驟。也說明了第一個步驟「定義問題」的意義。本篇文章中,我們將會學習第二步驟「建立資料集」的概念。建立資料集的意義「建立資料集」可以說是五個步驟中最重要的一...

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使用機器學習解決問題的五步驟

前言 & 概述在前一次的課程中,我們了解機器學習模型、模型訓練以及模型推論的概念。我們也了解傳統軟體開發與機器學習技術的差別,透過機器學習可以解決生活中難度較高的問題。今天的文章中,將會介紹使用機器學習來解決問題時,所經過的五個步驟。

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機器學習的模型、訓練與推論

前言 & 概述在開始閱讀本篇文章之前,必須先了解 Machine Learning 的概念。可以先閱讀前一篇文章,對 Machine Learning 有基本的認知。在本篇文章中,將會介紹 Machine Learning 中重要的三個元素的概念:模型 (Model)、模...

swiftandtit

使用R語言分析eBird資料庫來畫出鳥類分布地圖

  eBird是全球最大的賞鳥紀錄資料庫,世界各地的每一個賞鳥者,都可以透過網路或手機上的APP將賞鳥時所觀察到鳥類登錄到資料庫內。累積起來的資料量十分驚人,是研究鳥類分布或遷徙等十分重要的資料來源。也讓許多像小雨燕和黃山雀這樣的業餘賞鳥人也能為鳥類研究貢獻一己之力。

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