5.1.1 机器学习基本概念

機器學習是一門開發演算法和統計模型的科學，這些算法和模型可以讓電腦系統根據模式和推理來執行任務，而不需要由人類輸入精確的指令。電腦系統使用機器學習演算法處理 ...

1. 純量(scalar)和向量(vector)​​ 這兩個是機器/深度學習最基礎的原件，除了加減乘除之外，最重要的元素。 這邊介紹我盡量白話一點。 純量: 通常我們知道的 ...

機器學習是人工智慧的一部分，採用類神經網路和深度學習技術，讓系統透過大量資料自主學習並改善成效，完全無須特別編寫程式。 機器學習可讓電腦系統在累積更多「體驗」時， ...

舉例來說，線性迴歸模型可以為每個分層學習不同的權重。 增加分層數量會增加模型必須學習的關係數量，進而使模型變得更複雜。舉例來說，冷、溫和熱桶基本上是三個不同的功能， ...

這份指南提供機器學習的樣式，類似於Google C++ 樣式指南和其他實用程式設計的熱門指南。如果您曾修過機器學習課程，或是建立或使用機器學習模型，就具備閱讀 ...

而所謂的機器學習方法，想要實現的目標就是：我們不再需要透過Hard Coding(註一) 的方式告訴電腦應該要怎麼做，而是讓電腦自己去計算出該怎麼做。

完成此課程模組後，您將能夠：. 描述機器學習的核心概念; 識別不同類型的機器學習; 描述訓練和評估機器學習模型的注意事項; 描述深度學習的核心概念; 在Azure Machine ...

機器學習是人工智慧（AI）的分支。著重於訓練電腦從資料中學習，並根據經驗改進，而不是按照明確的程式碼運行作業。在機器學習中會訓練演算法尋找大型資料集的模式和關聯 ...

為了更深入瞭解機器學習，您應該具備Python 程式設計經驗，以及微積分、線性代數、機率和統計方面的背景知識。為協助您加深您的機器學習知識，我們特別整理了一些推薦資源、 ...

機器學習是一種人工智慧的應用，透過演算法剖析資料、吸收資料內容，然後將學習到的資訊與知識套用到當下情況，以做出明智完善的決定。 簡單來說，隨選音樂串 ...