複雜的資料處理可以讀出來使用pandas處理後存回SQL。 安裝及基本操作 安裝 載點:windows下載安裝程式安裝 簡介 伺服端程式:伺服器...

決策樹 Random Forest(隨機樹森林) 因為決策樹容易overfitting，因為我們可以不斷分割直到準確率為100%，所以我們使用R...

Ensemble learning(集成學習) 做法假設我們有多個模型(假設3個)，每個模型準確率都大於50%(假設80%)，而每個模型之間都會...

預備知識RNN、LSTM之前花了一些時間讀了seq2seq+attention，發現沒做筆記過一陣子真的很容易忘，特地重新再讀過一遍做了下筆記。...

YOLO 參考:http://www.studyai.com/article/65802b17149342a0https://arxiv.org...

Decision tree(決策樹) 決策樹可以分為回歸樹或分類樹，決策樹容易overfitting。常決策樹主要有三種實現，分別是ID3算法，...

SVM(Support Vector Machines) 建議可以先讀PLA(感知器) 這邊與PLA不同的是，我們不將bias轉成以及加上。 表...

貝氏(Byes) 機率計算可以參考統計學筆記 貝氏定理 一個隨機事件或者一個不確定事件的後驗機率是在考慮和給出相關證據或數據後所得到的條件機率。...

特徵提取(feature extraction) 特徵提取將機器學習算法不能識別的原始數據轉化為算法可以識別的特徵，特徵萃取的目的，主要是讓我們...