作者查詢 / yougigun

總覽項目：發文 | 留言 | 暱稱

作者 yougigun 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共33則

限定看板：DataScience

首頁

尾頁

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)

22^F推yougigun: 推 ps cousera 上也有 andrew 開的deep learning 的課也08/13 19:14

23^F→yougigun: 不錯08/13 19:14

[問題] SVD++ 中的explicit +implicit feedback

[ DataScience ]4 留言, 推噓總分: +2

作者: ruokcnn - 發表於 2019/06/21 17:00(6年前)

4^F推yougigun: 是怎樣的implicit feedback 可以舉個例子嗎06/22 20:55

[問題] 時間序列資料的訓練集切法

[ DataScience ]36 留言, 推噓總分: +6

作者: avonasac0800 - 發表於 2019/04/11 22:29(6年前)

14^F推yougigun: 簡單來說打亂就是偷看答案而且不符合你想要預測模式04/15 00:45

15^F→yougigun: 因為基本上你預測方式就是看歷史十筆預測第十一筆但是04/15 00:45

16^F→yougigun: 為什麼你隨機打亂mse低就是因為model已經偷看過答案在04/15 00:45

17^F→yougigun: 訓練時假設訓練到一組data 是看第二筆倒地十一比預測04/15 00:45

18^F→yougigun: 第十二筆然候你test data 好死不死因為隨機抽有一比是04/15 00:45

19^F→yougigun: 看第一筆倒地十筆預測地十一比因為這組data 跟 train04/15 00:45

20^F→yougigun: data 相似度極高預測的範圍基本不會差太多導致mse較04/15 00:45

21^F→yougigun: 低但另一種切割方式造時間切兩半沒有這個問題04/15 00:45

33^F→yougigun: s大你提的兩種方式在他的定義點都是屬於沒打亂我想04/23 06:47

34^F→yougigun: 解釋的是為什麼打亂MSE會下降的沒打亂多再來不能因為下04/23 06:47

35^F→yougigun: 降比較多就選擇打亂的方式訓練模型因為同你所說是預04/23 06:47

36^F→yougigun: 測未來切資料應該要以時間點切04/23 06:47

[問題] val_loss < loss

[ DataScience ]25 留言, 推噓總分: +8

作者: keven92110 - 發表於 2019/03/06 08:26(6年前)

6^F推yougigun: 推s03/06 09:35

[徵求] 小型讀書會徵人

[ DataScience ]17 留言, 推噓總分: +5

作者: kazaf1982 - 發表於 2019/02/25 22:14(6年前)

16^F推yougigun: 推02/28 15:15

[問題] Autocorrelation檢驗LSTM 訓練 feature?

[ DataScience ]7 留言, 推噓總分: +1

作者: tipsofwarren - 發表於 2019/02/13 22:12(6年前)

1^F→yougigun: 就算correlation 為 0 也不能拿掉 a 文章以下問題就不02/14 09:13

2^F→yougigun: 存在了02/14 09:13

3^F推yougigun: a(n) 重要性,應該是看a(n)與b(n)and a(n)與c(n) ,如果02/14 12:59

4^F→yougigun: 其他特徵（b,c)跟它（a)相關性高,為了讓特徵變少,是可以02/14 12:59

5^F→yougigun: 去掉a只看b,c組合,但單純只看a與y的correlation,可能會02/14 12:59

6^F→yougigun: 因為沒有捕捉到a的高階特徵導致a與y相關性0,但說不定a^202/14 12:59

7^F→yougigun: 與y 是高度正相關所以才會需要DNN去捕捉高階特徵02/14 12:59

[書籍] 推薦一本寫得很好的ML的書。

[ DataScience ]7 留言, 推噓總分: +6

作者: peter308 - 發表於 2018/12/12 17:09(7年前)

3^F推yougigun: 看過第一版寫的很好公式推導不會太難12/13 18:34

[心得] torchnmf -- 用PyTorch寫非負矩陣分解

[ DataScience ]3 留言, 推噓總分: +3

作者: yoyololicon - 發表於 2018/11/10 17:13(7年前)

1^F推yougigun: 推！11/10 20:48

Re: [問題] 請推薦NLP入門的好書

[ DataScience ]9 留言, 推噓總分: +7

作者: fadeawaygod - 發表於 2018/08/13 19:41(7年前)

2^F推yougigun: 謝謝推薦08/14 23:19

[問題] 實用上CNN怎麼解決不同影像大小問題

[ DataScience ]15 留言, 推噓總分: +7

作者: jaids - 發表於 2018/05/30 06:08(7年前)

4^F→yougigun: 推一樓05/30 08:51

首頁

尾頁