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作者 championship 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共38則

限定看板：DataScience

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[問題] 請推薦Amazon和Google的線上容器服務方案

[ DataScience ]15 留言, 推噓總分: +3

作者: ruthertw - 發表於 2022/07/19 11:16(3年前)

1^F推championship: 學術用國網啊，支持國產。07/19 12:14

[問題]kernel 的投影

[ DataScience ]23 留言, 推噓總分: +2

作者: empireisme - 發表於 2020/03/31 13:17(5年前)

1^F推championship: Mercer's Theorem 確保kernel符合性質時，存在有對03/31 13:47

2^F→championship: 應的映射函數，這件事情成立，但要從kernel反推回原03/31 13:47

3^F→championship: 本的函數並不容易。03/31 13:47

6^F推championship: 或許有領域在研究設計映射函數，但就我自己學習的理03/31 14:05

7^F→championship: 解，使用kernel trick的原因之一，正是設計適合的映03/31 14:05

8^F→championship: 射函數很技巧性，因此，多數人選擇發展較多數學性質03/31 14:05

9^F→championship: 支持的kernel。儘管用近年深度學習的發展走向，這項03/31 14:05

10^F→championship: 觀點似乎沒什麼說服力。03/31 14:05

11^F→championship: 很技巧性的意思，是指可能比較沒有好的方法來度量，03/31 14:07

12^F→championship: 被人為設計出來的映射函數的好壞。03/31 14:07

13^F→championship: 另外，SVM本質還是關注在點與點之間的相對關係，因03/31 14:09

14^F→championship: 此，究竟用什麼函數?映射到什麼維度的空間?實際上並03/31 14:09

15^F→championship: 不太在意03/31 14:09

16^F→championship: 畢竟，雖然你現在想看看二維打到三維呈現的分布，但03/31 14:14

17^F→championship: 更多的問題，是在討論高維度，這些就無法視覺呈現，03/31 14:14

18^F→championship: 所以自然大家也不會再花心思找映射函數03/31 14:14

[問題] 請問有現階段所有CUDA Libraries效能大比

[ DataScience ]15 留言, 推噓總分: +4

作者: ruthertw - 發表於 2019/06/17 16:55(6年前)

1^F→championship: 應該要考慮上(程式套件)下(gpu硬體)層的接口的相容06/17 17:31

2^F→championship: 性吧？不06/17 17:31

3^F→championship: 過理論上N卡公司自己寫的應該效能最好。另外，Train06/17 17:31

4^F→championship: ing和實際使用也會有差，實際使用還可以透過"推論系06/17 17:31

5^F→championship: 統"(OpenVINO, TensorRT, Tensorflow lite)優化運06/17 17:31

6^F→championship: 算效能。06/17 17:31

Re: [問題] logistic regression vs SVM

[ DataScience ]8 留言, 推噓總分: +4

作者: peter308 - 發表於 2018/12/13 11:51(7年前)

1^F推championship: 邏輯迴歸用最大似然估計最佳化，因此，容易受到離12/13 13:42

2^F→championship: 群值影響。SVM 則是能夠利用Trade-off的超參數，降12/13 13:42

3^F→championship: 低 loss 的影響，進而減低離群值的影響。12/13 13:42

[徵求] 解釋深度學習原理易懂的文章(已整理)

[ DataScience ]47 留言, 推噓總分: +15

作者: ponponjerry - 發表於 2018/06/12 20:36(7年前)

4^F推championship: 那就換簡單一點的有convex性質的模型，就可以有很多06/12 22:36

5^F→championship: 數學性質可以講

Re: [問題] Validation set 到底在做什麼?

[ DataScience ]52 留言, 推噓總分: +49

作者: CharlieL - 發表於 2018/03/28 00:11(7年前)

29^F推championship: 田神先拜03/28 10:14

Re: [問題] Validation set 到底在做什麼?

[ DataScience ]18 留言, 推噓總分: +11

作者: pipidog - 發表於 2018/03/26 17:11(7年前)

1^F推championship: 講得好清楚推推03/26 18:52

[問題] neural net MT 的 Validation set 到底在做什麼?

[ DataScience ]59 留言, 推噓總分: +19

作者: lucien0410 - 發表於 2018/03/22 11:57(8年前)

1^F推championship: 通常使用cross-validation03/22 12:46

2^F→championship: 會把training set分成幾等分03/22 12:46

3^F→championship: 輪流挑一等分去作validation03/22 12:46

4^F→championship: 其他分去作training的行為03/22 12:46

5^F→championship: 利用這樣去找出好的參數03/22 12:46

6^F→championship: 最後把整個training set拿去training03/22 12:46

7^F→championship: 得到最終的model03/22 12:46

[討論] Deep Learning 建模與部屬產品的流程

[ DataScience ]10 留言, 推噓總分: +8

作者: rocking5566 - 發表於 2018/02/15 00:05(8年前)

5^F推championship: 坐等神人詳解02/15 09:51

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