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筆記 - 機器學習 支持向量機 ( Support Vector Machines )
2019-08-15
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筆記
[筆記] 機器學習 支持向量機 ( Support Vector Machines ) 簡稱 SVM 屬於監督式學習算法 主要用於找到一個決策邊界 ( decision boundary ) 讓兩類的邊界 ( margins ) 最大化 大間距分類器 ( Large margin classifie ...
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問題 - 如何在 Hexo 上使用數學式
2019-08-13
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問題
[問題] 如何在 Hexo 上使用數學式平常很習慣先用 HackMD 寫好筆記或文章後,再複製起來貼到 Hexo 上,但最近寫的筆記需要使用到數學式,一開始在 HackMD 撰寫渲染都很正常,但一貼到 Hexo 上,數學式就出錯了 在 Hexo 上的顯示 正常的顯示 問題描述 :因為 H ...
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筆記 - 機器學習 系統的設計
2019-08-09
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筆記
[筆記] 機器學習 系統的設計提高機器準確性的方法 收集大量數據 開發複雜的特徵量 開發算法以不同方式處理輸入 P.S. 很難說哪個項目最有用 誤差分析 ( Error analysis ) 從簡單的算法開始,快速實作,並在交叉驗證集測試 繪製出學習曲線,已確定算法該往哪個方向進行 手動檢查交叉驗 ...
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筆記 - 機器學習 有效的改善模型
2019-08-08
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筆記
[筆記] 機器學習 有效的改善模型改善方法 取得更多訓練資料 嘗試較少的特徵量 嘗試較多的特徵量 嘗試多項式的特徵量 嘗試增加 λ 嘗試減少 λ 機器學習診斷法 ( Machine learning diagnostic )評估假設 ( Evaluating a Hypothesis ) 我們的假 ...
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筆記 - 機器學習 神經網路 - 進階學習
2019-08-05
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筆記
[筆記] 機器學習 神經網路 - 進階學習代價函數與反向傳播算法 ( Backpropagation )符號定義 : L : 神經網路中擁有的層數 sₗ : 第 l 層中的單元個數 K : 輸出的單元 ( 分類 ) 個數 神經網路的代價函數 神經網路中的代價函數 過往的正規化就是計算輸出層中 ...
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筆記 - 機器學習 神經網路 ( Neural Network ) - 表層結構
2019-07-26
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筆記
[筆記] 機器學習 神經網路 ( Neural Network ) - 表層結構為什麼使用神經網路 在特徵量多的情況下,在非線性回歸算法裡,會產生很多的特徵項,這並不是一個解決複雜非線性問題的好辦法 假設我們要分類 50 * 50 像素的灰階圖片 : 此特徵量 n = 2500 ( RBG 的話就 ...
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筆記 - 機器學習 過度擬合問題 ( overfitting )
2019-07-24
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筆記
[筆記] 機器學習 過度擬合問題 ( overfitting )過度擬合 ( overfitting ) 與擬合不足 ( underfitting ) 過度擬合 ( 右圖 ) 特徵量過多,資料量過少 解決方法 : 降低特徵量 人工檢查,保留較重要的特徵量 也有演算法 ( model ...
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筆記 - Golang 基礎
2019-07-22
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筆記
[筆記] Golang 基礎基本特性 泛用的程式語言 強調效能 易學 垃圾回收 ( 內存管理 ) 編譯語言 ( Compiled language ) 安裝下載地址 : Golang 官方網址 流程 撰寫程式 1234567package main //可執行的城市必須使用 mainimport ...
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筆記 - 機器學習 邏輯回歸
2019-07-19
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筆記
[筆記] 機器學習 邏輯回歸用於分類 ( Classification ) 邏輯回歸算法 ( Logistic Regression )hθ(x) = g(θᵀx) : 邏輯回歸算式 邏輯函數 ( Logistic Function ) 又稱 S 函數( Sigmoid Function ) ...
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問題 - C# 如何使用全域變數
2019-07-12
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問題
[問題] C# 如何使用全域變數在 C# 想宣告全域變數,在最外層直接宣告是不行的,C# 中並沒有宣告全域變數的方式,一般都是透過屬性 ( property ) 或靜態變數 ( static ) 來達成 靜態變數 ( static )1234public class Global{ ...
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