作者查詢 / thefattiger
作者 thefattiger 在 PTT [ Python ] 看板的留言(推文), 共71則
限定看板:Python
看板排序:
4F推: non capturing group, 只match但不捕捉結果04/16 16:27
1F推: 兩個for都不用,直接Lexicon.get(term)就好04/15 12:06
2F→: 然後你應該有很多地方搞錯,找本書從頭好好看一下04/15 12:07
3F→: 新手google物件導向絕對只會更亂04/12 21:30
4F→: 先試著理解語法就好,OO的觀念以後再慢慢學04/12 21:31
2F→: 照理說不會卡住, 你把code貼上來看看03/29 11:08
3F→: 他不就叫你跑conda init了嗎03/11 12:51
11F推: 一堆人把數學妖魔化,其實ML只要會基本線代就可以理01/16 11:03
12F→: 解了,根本沒難到哪,難的是一些很前沿的model01/16 11:04
13F→: 但那些東西大部分都離實用很遠01/16 11:05
17F推: 要提出新的方法/模型,並以數學證明收斂性,才需要很強01/16 15:49
18F→: 的數學背景,只是要看懂paper,一般理工學碩綽綽有餘01/16 15:50
33F→: f你講的這些不就是懂基本線代微積分就有能力自學的嗎01/17 11:46
34F→: data scientist這是高門檻職缺,不能與工程師混為一談01/17 11:46
35F→: 林軒田李宏毅和Andrew Ng的課我都看過,都是大學數學01/17 11:47
36F→: 就夠用了,少部分以前沒學過補一補就好01/17 11:48
37F推: 另外看paper跟寫code是相輔相成的,怎麼會說cp值低...01/17 11:51
41F→: 你在講什麼...這篇不就是在討論跨領域學習嗎01/17 13:26
42F→: 事實上就是ML/DL領域的學習門檻很低啊01/17 13:27
43F→: 我自學過量力,要先補很多東西才能聽得懂,但ml不用01/17 13:29
44F→: 當初第一堂ML課程是史丹佛CS229,完全無痛入門01/17 13:30
49F推: 你剛剛說林軒田的課,現在又扯數學系教的time series01/17 13:39
50F→: 到底在扯啥,我只是想說ML的數學門檻就是沒這麼高而已01/17 13:39
51F→: 很多東西本來就是不會再去看就好,難道我只是想知道01/17 13:40
52F→: HMM,CRF是啥,還要去數學系修Markov Chain?又不是學生01/17 13:40
53F→: 當然我以上說的都是給ML工程師,不是data scientist01/17 13:41
54F→: 後者跨領域除非超強者,不然還是別想了01/17 13:41
4F→: 初學看書不如看影音課程01/14 16:36
15F推: 不是要做研究的話DL所需的數學很簡單11/14 15:35
16F→: 最基本的線代就夠用了,可看史丹佛的CS23111/14 15:35
17F→: 那堂課剛好也是用Python,應該對你很有幫助11/14 15:36
24F推: 用Python可能會覺得OO的抽象化和繼承很沒必要10/05 22:07
25F→: 用了class也不一定是OO10/05 22:08
15F推: filter,map,reduce返回的都是generator10/03 15:13