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作者 aaaba 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共51則
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1F推: 歡迎。特別欣賞大大恭喜開板後,馬上就發文推文分享非常切03/04 12:31
2F→: 入重點的看法03/04 12:32
4F→: 相當期待那天的到來,出現一種保證global otimal又計算複雜03/02 13:02
5F→: 度低的方法。03/02 13:03
8F→: SVM就是convex的啊,只是光空間複雜度和設計kernel就搞死人03/02 15:17
9F→: 更別談效果了03/02 15:19
18F→: 板務相關議題請移駕置底文討論並匯集共識。其他板面留給技03/03 10:37
19F→: 術分享、資源交流專用。03/03 10:39
11F→: https://youtu.be/-lXfsWP7DJ8?t=98803/01 20:19
13F→: 其實那影片還好,我是指那頁投影片,如果你手邊沒有code的03/02 13:04
14F→: 話,應該從github上找一個好懂的repo開始研究修改實驗。03/02 13:06
2F→: 《ID暱稱》TensorFlow (TensorFlow)《經濟狀況》家徒四壁03/01 21:34
3F→: 資料要分成 train/val/test 三份,這三份的acc有各自的含義03/01 12:03
6F→: 你想知道準確度要看test acc,train acc是告訴你別的事情03/01 12:27
1F推: 推~下次可以使用[組隊]這個分類來揪人02/28 22:56
1F推: 差在machine "learning"02/28 06:26
3F→: 控制系統的回授調整過程是在runtime,怎麼調整稱為policy02/28 15:02
4F→: 而RL的policy是學來的,傳統控制的policy是人學完再告訴機02/28 15:04
5F→: 器02/28 15:04
10F→: 先把診斷資料整理出來吧,例如:confusion maxtrix02/27 13:23
11F→: https://tinyurl.com/yaq4vkp302/27 13:23
12F→: 如果你自己的8、9沒有特別怪異,你也可以用mnist訓練出來的02/27 13:25
13F→: 那個分類器跑一遍你自創的那批資料,看看結果如何02/27 13:25
4F→: 原來如此,感謝熱心板友幫忙宣傳02/27 11:45
2F推: 本板可討論相關技術、但不可涉及情色內容散佈02/27 11:41
3F→: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34042498 例如此篇OK02/27 11:42