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課程簡介
應用材料簡介 Machine Learning
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統計學習與機器學習
反覆運算和評估
偏差-方差權衡
監督學習與無監督學習
使用 Machine Learning 解決的問題
訓練驗證測試 – ML 工作流,避免過度擬合
Machine Learning 的工作流程
機器學習演算法
為問題選擇適當的演算法
演演算法評估
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評估數值預測
精度測量:ME、MSE、RMSE、MAPE
參數和預測穩定性
監督演算法 KNN系列 集成梯度提升 支援向量機
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無監督演算法
基於距離
基於密度的方法
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概率方法
使用 Keras 構建簡單的深度學習模型
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創建 Keras 模型
瞭解您的數據
指定深度學習模型
編譯模型
擬合您的模型
使用分類數據
使用分類模型
使用模型
使用 TensorFlow 進行深度學習
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準備數據
下載數據
準備訓練數據
準備測試數據
縮放輸入
使用佔位元和變數
指定網路體系結構
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使用成本函數
使用優化器
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使用初始值設定項
最低要求
- 具有 Python 程式設計經驗
- 基本熟悉統計學和數學概念
觀眾
- 開發人員
- 數據科學家
28 時間: