KL Divergence

機器學習是從觀測到的資料當中，尋找資料的規律與樣式，經由訓練模型之後，使用模型來預測未知類別的資料。機器學習的理論基礎為統計學，統計學是根據樣本數目無窮大時的漸近 ...

機器學習基本上可以稱為聖經之類的書，前幾章節一定是複習基礎數學。就算是Goodfellow最夯的深度學習(Deep learning)教科書Part I (Applied Math and ...

第一層次：以AI知識來源分類①人類專家：法則學派(Rule-based School)知識來源，由人類專家將解決問題的法則傳授給ai作為推理的依據。 ②機器自行學習：機器學習學派(Machine ...

本書收錄了關於機器學習最重要的統計應用及數學原理，全書分成了監督學習和無監督學習，以及深度學習三大區塊。 在監督學習部分，介紹了最基本的三大問題——分類、回歸、標注， ...

課程內容包含了機器學習基礎理論（包含1990 年代發展的VC理論）、分類器（包含決策樹及支援向量機）、神經網路（包含深度學習）及增強式學習（包含深度增強式學習。

在人工智慧中導入機率與統計的觀念，讓電腦具有自己找出數據之間的關聯性並試圖解決問題的能力，因而出現機器學習(machine learning) ，再加上電腦計算能力的大幅提升，解決 ...

本課程之學員將可學到機器學習的原理及應用，使用Python程式實作機器學習各演算法(迴歸、維度縮減、分類、分群)於實際案，並學習運用當紅的ChatGPT提升職場競爭力。

機器學習是一門大量運用數學的學科，如果你打算修改機器學習模型或從頭建構全新模型，熟悉基礎數學概念非常重要。但這並不表示你必須先成為數學全才；其實只要在遇到不熟悉的 ...

機器學習理論：從資訊理論角度理解Entropy、Cross Entropy、KL Divergence · 機器學習理論：頻率學派MLE 與貝氏學派MAP 機器學習觀點介紹、從MAP 推導L1, L2 regularization.

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。因為學習演算 ...