淺談Lasso, Elastic net, Ridge方法
線性回歸介紹 先來介紹何謂線性回歸? 線性回歸是一種最簡單建立數學模型的方法,它的作法是以線性方式擬合一群資料點,進而得到…
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介紹 DBSCAN是一種以密度為基礎的分群方法,判定鄰近資料點密度比較高的時候,就會視為同一群,透過這種方式可以自動將資料…
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Why Transformer? 傳統RNN的架構是採用時序性的類神經網路進行自然語言的處理,這樣的方式就是透過時序方式一…
為何我們需要有資料擴增的方法? 這是因為機器學習模型是需要有大數據打造而成,在很多現實的情況,數據量往往有限,甚至在有些情…
機器翻譯架構 Transformer可應用在許多任務當中,本篇文章以機器翻譯為舉例說明。先介紹一般機器翻譯的作法,假設我們…
鳶尾花分類介紹 鳶尾花細分會有不同種類,在機器學習常用的數據集裡面,就有鳶尾花數據集,裡面有不同鳶尾花的特徵以及相對應的類…
為什麼要介紹此篇文章? 現今大家關注的是GPT的模型,GPT模型是大型語言模型發展數年之後逐漸較確定的結果,事實上大型語言…
前言 機器學習並不像深度學習可以自動辨別關鍵特徵。機器學習在訓練之前,需要針對輸入進行特徵工程才會讓模型有好的訓練效果。特…
為什麼要要有度量標準? 當模型訓練完成後,我們不確定到底模型有沒有訓練好?有可能模型會有過擬合的現象,只有在特定資料才會預…