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OUTREACHY WEEK 8
The Week 9 blog prompt recommended by Outreachy was to write about my career goals.To be honest, this is a really hard topic for me. As long as a career path involves some form of coding, creating and learning new things, I’m willing to take it on.The best situation could be that it is also doing something good for the society.This might be because that “something that I am too passionateSEARCH SKETCH
Search Sketch Searches Text in Any Language Find your way through the ever-growing sketch files! StarOUTREACHY WEEK 1
Time flies! I am already into the 3rd week of the internship, which is also a perfect time for a retrospective. This is an honest share to what working remotely has been like for me and also a report to record what I’ve been doing these three weeks. CROSS VALIDATION 得到「測試誤差」的信賴區間與假 …TRANSLATE THIS PAGECross Validation
得到「測試誤差」的信賴區間與假設檢定. 交叉驗證 (cross validation) 是衡量監督式學習 (supervised learning) 模型主流的模型衡量方法,原理相信大家並不陌生,以 K-fold cross validation 為例,我們會將蒐集到的資料集合分為 等份的子樣本,接著用同樣的特徵 深度學習其實只是線性迴歸!?利用 NEURAL TANGENT …TRANSLATE THIS PAGE 上學期在 Harvard 修了「統計機器學習」這門課,教授在課程中介紹了許多關於機器學習理論的最新研究,其中我覺得有一篇很有意思的論文:Neural tangent kernel: Convergence and generalization in neural networks。 這篇論文在數學上雖然滿困難的,但提供了非常有趣而且容易理解的觀點:非常寬的神經網路其實 不平衡資料的二元分類 1:選擇正確的衡量指標 常見的衡量指標:ROC 曲線 / AUC. 如果實際上的成本很難估計的話,我們也有一些統計量可以幫我們更客觀的衡量不平衡資料下二元分類模型的好壞。. 由模糊矩陣出發,我們可以定義出以下幾個很重要的指標:. 準確度 (Accuracy) = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN),代表個體 資料科學領域線上課程大彙整(全部免費) 大鼻觀點:一個統計研究生的視角分享 大鼻觀點:一個統計研究生的視角分享. David Huang 2016-09-06 Free Talk. 文章導覽. Next. 最早大鼻觀點開始於2014年,當初成立粉絲團的想法很簡單,想要讓自己多接觸金融領域的新知,了解世界,並將這些知識內化。. 為了推自己一把,很單純的成立了粉絲團,讓市場大小估計
2020 FALL PHD 申請心得 − 錄取 HARVARD BUSINESS …TRANSLATE THIS PAGESEE MORE ON TAWEIHUANG.HPD.IOOUTREACHY WEEK 8
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得到「測試誤差」的信賴區間與假設檢定. 交叉驗證 (cross validation) 是衡量監督式學習 (supervised learning) 模型主流的模型衡量方法,原理相信大家並不陌生,以 K-fold cross validation 為例,我們會將蒐集到的資料集合分為 等份的子樣本,接著用同樣的特徵 深度學習其實只是線性迴歸!?利用 NEURAL TANGENT …TRANSLATE THIS PAGE 上學期在 Harvard 修了「統計機器學習」這門課,教授在課程中介紹了許多關於機器學習理論的最新研究,其中我覺得有一篇很有意思的論文:Neural tangent kernel: Convergence and generalization in neural networks。 這篇論文在數學上雖然滿困難的,但提供了非常有趣而且容易理解的觀點:非常寬的神經網路其實 不平衡資料的二元分類 1:選擇正確的衡量指標 常見的衡量指標:ROC 曲線 / AUC. 如果實際上的成本很難估計的話,我們也有一些統計量可以幫我們更客觀的衡量不平衡資料下二元分類模型的好壞。. 由模糊矩陣出發,我們可以定義出以下幾個很重要的指標:. 準確度 (Accuracy) = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN),代表個體 資料科學領域線上課程大彙整(全部免費) 大鼻觀點:一個統計研究生的視角分享 大鼻觀點:一個統計研究生的視角分享. David Huang 2016-09-06 Free Talk. 文章導覽. Next. 最早大鼻觀點開始於2014年,當初成立粉絲團的想法很簡單,想要讓自己多接觸金融領域的新知,了解世界,並將這些知識內化。. 為了推自己一把,很單純的成立了粉絲團,讓市場大小估計
2020 FALL PHD 申請心得 − 錄取 HARVARD BUSINESS …TRANSLATETHIS PAGE
2020 Fall PhD 申請心得 − 錄取 Harvard Business School、Cornell、INSEAD. 雖然還沒有收到所有學校的結果,但趁記憶猶新的時候想先跟大家分享今年申請 PhD 的經驗與心得,如果有任何朋友也想申請商學院的PhD
的話,歡迎到大鼻的粉絲專頁留言給我,我會盡量回答大家的 CROSS VALIDATION 得到「測試誤差」的信賴區間與假 …TRANSLATE THIS PAGECross Validation
得到「測試誤差」的信賴區間與假設檢定. 交叉驗證 (cross validation) 是衡量監督式學習 (supervised learning) 模型主流的模型衡量方法,原理相信大家並不陌生,以 K-fold cross validation 為例,我們會將蒐集到的資料集合分為 等份的子樣本,接著用同樣的特徵 深度學習其實只是線性迴歸!?利用 NEURAL TANGENT …TRANSLATE THIS PAGE 上學期在 Harvard 修了「統計機器學習」這門課,教授在課程中介紹了許多關於機器學習理論的最新研究,其中我覺得有一篇很有意思的論文:Neural tangent kernel: Convergence and generalization in neural networks。 這篇論文在數學上雖然滿困難的,但提供了非常有趣而且容易理解的觀點:非常寬的神經網路其實 大鼻觀點:一個統計研究生的視角分享 大鼻觀點:一個統計研究生的視角分享. David Huang 2016-09-06 Free Talk. 文章導覽. Next. 最早大鼻觀點開始於2014年,當初成立粉絲團的想法很簡單,想要讓自己多接觸金融領域的新知,了解世界,並將這些知識內化。. 為了推自己一把,很單純的成立了粉絲團,讓 讀者提問:多元迴歸分析的變數選擇 讀者提問:多元迴歸分析的變數選擇. 多元迴歸分析 (multiple regression) 是統計學的重要突破,在「解釋」、「個體預測」、「趨勢預測」中都扮演著舉足輕重的地位。. 大鼻有位讀者詢問到「在多元迴歸模型中該如何進行變數選擇呢?. 改善客戶流失管理:以「增益」為基礎的定位策略 改善客戶流失管理:以「增益」為基礎的定位策略. 今年我們公司與清大的 Business Analytics Using Data Mining 課程合作,透過資料分享讓學生能夠實際從問題定義到運用不同的演算法解決商業問題。. 在課程中,許多學生的主題都是「行銷定位策略」(Targeting Strategy
讀者提問:什麼是支持向量機 (SVM) 幾乎所有的機器學習課程,都會談到一個很經典的演算法,叫做支持向量機 (support vector machine) 。最近有個朋友在粉絲專頁上問到,「支持向量機到底是什麼?」所以我想要(嘗試) 用比較好理解的方法簡單介紹什麼是 SVM。 譜分群 (SPECTRAL CLUSTERING) ─ 運用圖論 (GRAPH …TRANSLATETHIS PAGE
譜分群 (Spectral Clustering) ─ 運用圖論 (Graph Theory) 進行分群. 分群 (Clustering) 是非監督式學習 (Unsupervised Learning) 中很重要的主題,目標是把「相似的個體 (individual) 通過演算法把相似的個體分到同一個子集合 (subset)」。. 比如說,Spotify 有許多不同類型的歌曲,可以 不平衡資料的二元分類 2:利用抽樣改善模型品質 不平衡資料的二元分類 2:利用抽樣改善模型品質. 在前一篇文章中,我們討論了在不平衡資料的情況下,如何有效衡量二元分類模型的好壞,也提到了一些常見的模型訓練方法,比如說:複製更多陽性個體 (Oversampling),或者是刪除陰性個體 (Unsersampling),使得 資料專案的完整流程 1:INFORMATION-IN 資料專案的完整流程 1:Information-in. 現代資料分析已經不再是工程師或是統計學家才懂得玄學,而是一個「創造價值」的全新科學服務。. 因此資料科學家必須要花費大量時間跟不同背景的人溝通,像是在CHOCOLABS
實習時,我做的資料分析報告除了要讓同個部門的 2020 FALL PHD 申請心得 − 錄取 HARVARD BUSINESS …TRANSLATE THIS PAGESEE MORE ON TAWEIHUANG.HPD.IOOUTREACHY WEEK 8
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譜分群 (Spectral Clustering) ─ 運用圖論 (Graph Theory) 進行分群. 分群 (Clustering) 是非監督式學習 (Unsupervised Learning) 中很重要的主題,目標是把「相似的個體 (individual) 通過演算法把相似的個體分到同一個子集合 (subset)」。. 比如說,Spotify 有許多不同類型的歌曲,可以 讀者提問:多元迴歸分析的變數選擇 讀者提問:多元迴歸分析的變數選擇. 多元迴歸分析 (multiple regression) 是統計學的重要突破,在「解釋」、「個體預測」、「趨勢預測」中都扮演著舉足輕重的地位。. 大鼻有位讀者詢問到「在多元迴歸模型中該如何進行變數選擇呢?. 讀者提問:什麼是支持向量機 (SVM) 幾乎所有的機器學習課程,都會談到一個很經典的演算法,叫做支持向量機 (support vector machine) 。最近有個朋友在粉絲專頁上問到,「支持向量機到底是什麼?」所以我想要(嘗試) 用比較好理解的方法簡單介紹什麼是 SVM。 不平衡資料的二元分類 2:利用抽樣改善模型品質 在前一篇文章中,我們討論了在不平衡資料的情況下,如何有效衡量二元分類模型的好壞,也提到了一些常見的模型訓練方法,比如說:複製更多陽性個體 (Oversampling),或者是刪除陰性個體 (Unsersampling),使得陽性與陰性個體的比率達到 1:1;另外,也可以根據原本陽性樣本的分佈特徵,產 資料專案的完整流程 1:INFORMATION-IN 資料專案的完整流程 1:Information-in. 現代資料分析已經不再是工程師或是統計學家才懂得玄學,而是一個「創造價值」的全新科學服務。. 因此資料科學家必須要花費大量時間跟不同背景的人溝通,像是在CHOCOLABS
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Sama. Aku diajari untuk menjadi sama dengan semua orang sejak aku kecil. Sejak kecil, aku diajari untuk menjadi sama dengan orang lain. 我從小就被教說要跟別人一樣。 不平衡資料的二元分類 1:選擇正確的衡量指標 常見的衡量指標:ROC 曲線 / AUC. 如果實際上的成本很難估計的話,我們也有一些統計量可以幫我們更客觀的衡量不平衡資料下二元分類模型的好壞。. 由模糊矩陣出發,我們可以定義出以下幾個很重要的指標:. 準確度 (Accuracy) = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN),代表個體 讀者提問:什麼是支持向量機 (SVM) 資料科學領域線上課程大彙整(全部免費) 不平衡資料的二元分類 2:利用抽樣改善模型品質 JAVASCRIPT 可愛筆記 #0 人工智慧與增強學習 1:什麼是增強學習? 人工智慧與增強學習 1:什麼是增強學習?. 暑假在 優拓資訊 實習時,我第一次接觸了「增強學習」 (reinforcement learning) ,當時雖然只花了一個禮拜研究,但在這之後我覺得相當有趣,因此想花點時間來研究這個主題。. 碎碎念一下,我覺得這個領域讓我覺得有OUTREACHY WEEK 1
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Sama. Aku diajari untuk menjadi sama dengan semua orang sejak aku kecil. Sejak kecil, aku diajari untuk menjadi sama dengan orang lain. 我從小就被教說要跟別人一樣。 譜分群 (SPECTRAL CLUSTERING) ─ 運用圖論 (GRAPH …TRANSLATETHIS PAGE
譜分群 (Spectral Clustering) ─ 運用圖論 (Graph Theory) 進行分群. 分群 (Clustering) 是非監督式學習 (Unsupervised Learning) 中很重要的主題,目標是把「相似的個體 (individual) 通過演算法把相似的個體分到同一個子集合 (subset)」。. 比如說,Spotify 有許多不同類型的歌曲,可以 讀者提問:什麼是支持向量機 (SVM) 幾乎所有的機器學習課程,都會談到一個很經典的演算法,叫做支持向量機 (support vector machine) 。最近有個朋友在粉絲專頁上問到,「支持向量機到底是什麼?」所以我想要(嘗試) 用比較好理解的方法簡單介紹什麼是 SVM。 不平衡資料的二元分類 2:利用抽樣改善模型品質 在前一篇文章中,我們討論了在不平衡資料的情況下,如何有效衡量二元分類模型的好壞,也提到了一些常見的模型訓練方法,比如說:複製更多陽性個體 (Oversampling),或者是刪除陰性個體 (Unsersampling),使得陽性與陰性個體的比率達到 1:1;另外,也可以根據原本陽性樣本的分佈特徵,產 資料科學領域線上課程大彙整(全部免費) 資料科學領域線上課程大彙整 (全部免費) 因為之前寫的 「如何成為資料科學家」大哉問 1:當資料科學家數學是不是要很好?. 頗受好評,大概是我的部落格文章中點擊率最高,觸及人數最多的人一篇,大家都很需要線上學習資源,因此我決定來跟大家說 JAVASCRIPT 可愛筆記 #0 在 JS 裡比較是否相等時,到底要用兩個等於 == 還是三個等於 === 呢?== 跟 === 到底差在哪? 為什麼大家總是說盡量不要用 == 呢?. 最近剛好被學弟問到相關的問題,雖然知道 == 背後再做什麼,但又覺得 JS spec 上寫得好長好難記,也就勸了學弟不用真的去記。 但看完 Kyle Simpson 的解釋後,就 人工智慧與增強學習 1:什麼是增強學習? 人工智慧與增強學習 1:什麼是增強學習?. 暑假在 優拓資訊 實習時,我第一次接觸了「增強學習」 (reinforcement learning) ,當時雖然只花了一個禮拜研究,但在這之後我覺得相當有趣,因此想花點時間來研究這個主題。. 碎碎念一下,我覺得這個領域讓我覺得有 PCA 與 RIDGE REGRESSION 的關係 之前我朋友在找機器學習相關的工作時,遇到一到面試問題:「主成份分析」(principal component analysis) 與「嶺迴歸」 (ridge regression) 之間有什麼關係?當下他有點困惑的來詢問我兩者之間哪裡有關,後來想想好像很少有機器學習的課程會談到這件事 (畢竟一學期的課程要上這麼多內容,很難討論到這麼> hpd.io
用 GO 無腦解開可有可無 PADDING 的 BASE64 字串 2019-04-29 Written by Denny#golang#base64 #decode
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正確在 GO 的 HTTP.CLIENT 處理 HTTP 錯誤 2019-03-06 Written by Denny#golang #http #error handling 使用 FORESTRY 替你的 HUGO 加上管理介面 2019-01-21 Written by Denny#blog #cms#forestry
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使用 HUGO 快速建立一個靜態網站 2019-01-15 Written by Denny#hugo #blogging #static site generator#ssg
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