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[程式編寫] ML

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引用:
原帖由 台風中心的救星 於 2019-8-14 08:04 PM 發表


唔係所有野都要掂,無心機同你看 .jl 結尾的檔案係來自什麼古怪程式
但如果 mnist() 是一個函式,目的係讀取檔案
你的model係NN,用28x28個參數,n層,嘔26個字母出來做輸出
1. 沒有效率的話,用了一次就不會用第二次
2. 有冇效用取決於 a) model係咪可以出到測試圖的數字出來 b) model係咪穩定
MSE可以作為KPI之一並用響求 2a) 問題,但就  ...
Knet.jl 相關資料:
http://denizyuret.github.io/Knet.jl/latest/
https://github.com/denizyuret/Knet.jl

Julia 相關資料:
https://julialang.org/



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熱賣及精選
ML 係 Machine Learning 的簡寫,即係機器學習,
泛指怎用機器過程「推理」丶認識丶聯想丶了解問題的人工智能
所以,和統計丶數字有莫大關係。

要用ML,首先,是定義資料形態,如 tabular 資料集,
每一行有或沒有預設理想的歸類,如 i Blood Pressure, j Weight, k Gender 的人有沒有患 Heart Disease 呢?
這就是資料的形態。

然後,就是選用哪一種 ML 方法去認識原資料,並「推理」測試資料的歸類。
常見的方法包括有 Regression, Neural Network, 還有 kNN 和 ensemble 合奏方法如 Boosting, AdaBoost 等

如果想有現成可用的ML框架,就可如樓上,可看 TensorFlow 或上述的 Julia 吧。
不過,本樓想講的先係 AdaBoost,即怎令機器增強自身對問題領域的適應力,從而聯想出輸入的歸類
夠酷吧,不是太難

想可以繼續討論下去

[ 本帖最後由 台風中心的救星 於 2019-8-14 10:48 PM 編輯 ]



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[ 本帖最後由 台風中心的救星 於 2019-8-14 11:02 PM 編輯 ]



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Amount of say 的公式係 0.5 * log ( (1 - TotalError) / TotalError )


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工程師和程序員在飛機上,一位工程師和一位程序員坐在一起。程序員問工程師是否樂意和他一起玩一種有趣的遊戲。工程師想睡覺,於是他很有禮貌地拒絕了,轉身要睡覺。程序員堅持要玩並解釋說這是一個非常有趣的遊戲:我問你一個問題,如果你不知道答案,我付你5美元。然後你問我一個問題,如果我答不上來,我付你5美元。然而,工程師又很有禮貌地拒絕了,又要去睡覺。程序員這時有些著急了,他說:好吧,如果你不知道答案,你付5美元;如果我不知道答案,我付50美元。果然,這的確起了作用,工程師答應了。程序員就問:從地球到月球有多遠?工程師一句話也沒有說,給了程序員5美元。現在輪到工程師了,他問程序員:什麼上山時有三條腿,下山卻有四條腿?程序員很吃驚地看著工程師,拿出他的便攜式電腦,查找裡面的資料,過了半個小時,他叫醒工程師並給了工程師50美元。工程師很禮貌地接過錢又要去睡覺。程序員有些惱怒,問:那麼答案是什麼呢?工程師什麼也沒有說,掏出錢包,拿出5美元給程序員,轉身就去睡覺了。

[ 本帖最後由 台風中心的救星 於 2019-8-22 07:42 PM 編輯 ]



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https://youtu.be/Zw6M-BnAPP0?list=PLQVvvaa0QuDclKx-QpC9wntnURXVJqLyk

難題:x = np.arange(-5,5,.1)
想求程式,包括:
- y = log((1-x)/x)
- y = e^x
- y = (1-x)/(1+x)
- y = 1+x+x^2
- y = x*(1+x+x^2)
- y = sum(n^n), n = [1:x + 6]
的交叉圖表

有人可提供代碼嗎?

[ 本帖最後由 台風中心的救星 於 2019-8-23 09:27 AM 編輯 ]



引用:
原帖由 台風中心的救星 於 2019-8-23 09:19 AM 發表

https://youtu.be/Zw6M-BnAPP0?list=PLQVvvaa0QuDclKx-QpC9wntnURXVJqLyk

難題:x = np.arange(-5,5,.1)
想求程式,包括:
- y = log((1-x)/x)
- y = e^x
- y = (1-x)/(1+x)
- y = 1+x+x^2
- y = x*(1+x+x^2)
- ...
不太肯定你的意思,試作了以下的 Pyodide :
https://alpha.iodide.io/notebooks/2998/



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