PCA(Principal Components Analysis)主成分分析作為降維最經典的方法，它屬於一種線性、非監督、全域的降維演算法。PCA的目的是找到資料中的主成份，並利用他們表徵原始資料，進而達到降為的目的Nov 1, 2022Nov 1, 2022
Leetcode SQL 10 Days Study Plan(Day2) With Oracle SQL(Delete, Decode, Case When, Update)1873. Calculate Special BonusJul 4, 2022Jul 4, 2022
Leetcode SQL 10 Days Study Plan(Day1) With Oracle SQL(Select, Join, Where)595. Big CountriesJul 4, 2022Jul 4, 2022
支持向量機(Support Vector Machine, SVM)(二) Soft-margin前面介紹了Hard-margin的SVM，找到一個分界線，能將數據進行有效的分類，但當數據中存在一定的噪聲SVM也會將噪聲擬合，因此存在著過擬合的風險，而Soft-Margin…May 8, 2022May 8, 2022
支持向量機(Support Vector Machine, SVM)(一) Hard-marginSVM是眾多監督式學習方法中十分出色的一種，基本原理就是找到一個分界線，能將數據進行有效的分類，同時保證分界線兩邊的樣本儘可能遠的距離這個分界線。 而SVM又有兩種不同的算法，分別是hard-margin、soft-marginAug 18, 2021Aug 18, 2021
L1, L2 Regularization 原理與L1 Regularization的稀疏性L1 Regularization & L2 Regularization，這兩種方式其實就是在 Loss Function 中加上對應的 L1 及 L2 penalty (懲罰項)，以此來減緩overfitting的情形。Aug 12, 2021Aug 12, 2021
Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Maximum A Posterior (MAP) in Machine LearningThe Frequentist advocates Maximum Likelihood Estimation (MLE), which is equivalent to minimizing the Cross Entropy or KL Divergence between…Jul 22, 2021Jul 22, 2021
Published inGeek CultureVariational Autoencoder(VAE)As a generative model, the basic idea of VAE is easy to understand: the real sample is transformed into an ideal data distribution through…Jul 8, 20211Jul 8, 20211
機器學習-EM演算法(Expectation maximization algorithm)(四)Experiment-Image Segmentation Using Gaussian…First, use the K-means algorithm to find K central pixels. Second, use Expectation maximization (EM) algorithm to optimize the parameters…May 31, 2021May 31, 2021
機器學習-EM演算法(Expectation maximization algorithm)(三)高斯混和模型Gaussian Mixture Model(GMM)高斯混合模型顧名思義就是將 K 個高斯分布湊在一起成為一個新的機率分布。每個高斯分布出現的機率為 πk，另外每個高斯分布都有其參數 μk 及 Σk。可以寫成以下數學式子：May 5, 2021May 5, 2021
