當我們有一個新的機器學習演算法時,為展現其效果以及與其他演算法的差異,我們可以使用共通的資料集(Dataset)來進行測試與比較,才有一個共同的標準。本篇將簡單介紹 Iris dataset 內容與結構,之後也會持續介紹許多常用的 Dataset 相關內容。

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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。

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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。

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Cheng-Shiang Li

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

Software Enginner

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