過去在做地理資訊是視覺化的時候,通常需要專業的軟體與操作技能,增加了一般使用者的進入障礙。Uber 在今年五月時開放了內部使用的地理資料視覺化軟體 Kepler.gl,提供一般使用者能在瀏覽器上輕易地匯入與操作資料進行地理資訊視覺化操作與檢視。本文章將簡單介紹 Kepler.gl 的用法,讓剛使用者能了解其基礎用法。

Continue reading

Chapter 6 介紹了一個猜價格遊戲,並從歷史資料 dataset 中,求出得出要如何才能有最高的期望回饋。本範例中介紹如何使用 KDE 建立 PDF 以及 Likelihood 並得出 Posterior,最後以該數值建立最佳的期望回饋值分佈以得出如何得出最佳 Bid。

Continue reading

Chapter 5 在介紹 Ratio 形式的機率表示法,並轉換成 Bayes's theorem 的形式,並以 Oliver's Blood 為範例展示不需計算 Posterior 也能從 Likelihood Ratio 得出結果。此外也介紹了 Mixture Distribution 以及如何使用 Python 計算該分佈的方式。

Continue reading

Author's picture

Cheng-Shiang Li

Senior software developer. Mastering Android/iOS application development and machine learning algorithm.

Software Enginner

Taiwan