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作者 Kazimir 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共97則

限定看板：DataScience

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[問題] 請問機率統計程度

[ DataScience ]6 留言, 推噓總分: +2

作者: somoskylin - 發表於 2020/05/18 01:54(5年前)

6^F→Kazimir: 你可以看啊反正你看不下去的時候記得不是只有你XD05/23 14:56

[問題] LSTM weight

[ DataScience ]11 留言, 推噓總分: +3

作者: z123296 - 發表於 2020/05/18 22:14(5年前)

4^F→Kazimir: 資料進短記憶和短進長應該是1想要問的吧那這樣2大概就是05/20 02:15

5^F→Kazimir: 資料'合'在一起的那些點大概喇05/20 02:21

[問題] 從0開始利用MOOC學DataSciense基礎科目?

[ DataScience ]57 留言, 推噓總分: +16

作者: a5317264 - 發表於 2020/05/13 00:19(5年前)

19^F→Kazimir: 除非你有要拿那個mircomaster 否則14.310Fx可以說是在05/13 22:24

20^F→Kazimir: 浪費時間我根本就看不下去 6.86x第一run我的感想是很普05/13 22:30

21^F→Kazimir: 通假設是第一個ML課可以考慮05/13 22:31

22^F推Kazimir: 還有就是雖然6.86是不難不過python作業就沒那麼簡單惹05/13 22:39

23^F→Kazimir: 我看討論區很多人做到痛不欲生最好還是先學python再上05/13 22:40

[問題] 請教一個機率問題

[ DataScience ]11 留言, 推噓總分: +3

作者: del680202 - 發表於 2020/01/12 14:39(6年前)

4^F→Kazimir: 我是有點看不懂一個硬幣投下去也不會有0.5的結果不是嗎01/15 17:48

[問題] scikit-learn等Package維護的大神養成

[ DataScience ]58 留言, 推噓總分: +7

作者: abjw778899 - 發表於 2020/01/03 19:44(6年前)

1^F→Kazimir: 不要看good fellow那本學DL 那是給會的人看的書01/03 20:08

3^F→Kazimir: 我是認為看這些書最好是有了基礎再看我會傾向先從mooc01/03 20:18

4^F→Kazimir: 開始著手一邊檢驗自己是不是數學都充分了最後再看書來01/03 20:20

5^F→Kazimir: 獲取更多Insight 我曾經信過DL那本說自己self-contained01/03 20:22

6^F→Kazimir: 面向工程師的鬼話看的那是痛不欲生XD01/03 20:22

[問題] CNN影像分類問題(背景類)

[ DataScience ]9 留言, 推噓總分: +3

作者: selfhiding - 發表於 2019/11/28 15:41(6年前)

9^F→Kazimir: 那段話的我的理解是梯度到logit就停上面都不動了11/29 03:36

[情報] PyTorch横扫AI顶会，再夺NeurIPS 2019!

[ DataScience ]9 留言, 推噓總分: +5

作者: PyTorch - 發表於 2019/11/21 04:25(6年前)

5^F→Kazimir: 聽說TF2沒有輸就是有點懶了11/21 13:42

[徵求] 請推薦資料視覺化的監控系統

[ DataScience ]13 留言, 推噓總分: +6

作者: paranoia5201 - 發表於 2019/09/04 10:12(6年前)

8^F→Kazimir: 我有用過tableau 你可能要講清楚未來這套軟體的方向是啥09/07 08:15

9^F→Kazimir: 譬如說用tableau 做報表(月報之類)就不是好選擇可是做09/07 08:16

10^F→Kazimir: dashboard就會很快操作上也比較容易(還是要會點sql)09/07 08:18

[問題] 共通概念推理簡化？

[ DataScience ]21 留言, 推噓總分: +4

作者: dharma - 發表於 2019/08/31 21:36(6年前)

1^F→Kazimir: 與其說沒有學到倒不如說人類沒目前沒辦法精確的提取出09/01 01:30

2^F→Kazimir: 神經網路總結出來的知識09/01 01:32

Re: [心得] 自學AI資源分享

[ DataScience ]39 留言, 推噓總分: +24

作者: sssh - 發表於 2019/08/13 03:58(6年前)

30^F→Kazimir: 線代最受好評的課應該是MIT的18.06 austin在edx上的那門08/14 08:53

31^F→Kazimir: 課教得很乾不過作業設計的很好08/14 08:53

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