機器學習 常見 問題 | 就愛喝咖啡
,大部分的多元分類演算法只是二元分類的延伸。以下是一些常見的例子:.這是哪種動物的圖片?這種雷達訊號是來自哪種飛機?這 ...,2019年9月6日—幾十年來,機器學習領域一直飽受「坦克問題」(tankproblem)的折磨。...自己的領域使用機器學習的研究者們,應該去熟悉一些常見的陷阱,以及如何 ...,2023年1月27日—機器學習五步驟·定義問題(DefineProblem)·建立資料集(BuildDataset)·訓練模型(TrainModel)·評估模型(EvaluateModel)·使用模型(UseModel).,2017年9月1日—換句話說,偵測演算法的誤判率至少與其真實偵測率同等重要。忽略誤判...
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[Day 27] 機器學習常犯錯的十件事 | 就愛喝咖啡
機器學習可以回答的問題有哪些 | 就愛喝咖啡
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機器學習演算法的三大陷阱:人類看不到,但AI 看得一清二楚的 ... | 就愛喝咖啡
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2023年1月27日 — 機器學習五步驟 · 定義問題(Define Problem) · 建立資料集(Build Dataset) · 訓練模型(Train Model) · 評估模型(Evaluate Model) · 使用模型(Use Model). Read More
機器學習的常見5大問與答 | 就愛喝咖啡
2017年9月1日 — 換句話說,偵測演算法的誤判率至少與其真實偵測率同等重要。忽略誤判率代表著會有中斷用戶工作等等的問題發生。在機器學習中,透過所謂的ROC特性曲線圖表 ... Read More
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2018年11月9日 — 模型無法real time,但就是因為DL比起傳統演算法的靈活度更高但是參數更多所以運算量變大; 沒有解決問題的SOP,或者是說都是因緣 ... Read More
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2019年1月9日 — 機器學習常見問題整理? ... 答:理解實際問題,抽象成數學模型(分類、迴歸、聚類)——>獲取資料——>特徵 ... 哪些機器學習演算法不需要做歸一化處理? Read More
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