[Scikit-Learn] 使用 train_test_split() 切割資料
如果我們有『切資料』的需求 —— 比如說將資料切成 Training data (訓練資料) 以及 Test data (測試資料) ,我們便可以透過 Scikit-Learn 的 train_test_split() 這個函式來做到簡單的資料分割。
Read More »[Scikit-Learn] 使用 train_test_split() 切割資料如果我們有『切資料』的需求 —— 比如說將資料切成 Training data (訓練資料) 以及 Test data (測試資料) ,我們便可以透過 Scikit-Learn 的 train_test_split() 這個函式來做到簡單的資料分割。
Read More »[Scikit-Learn] 使用 train_test_split() 切割資料最近遇到了一個要進行『多標籤分類』(Multi-label Classification) 的任務,這才驚覺自己從來沒碰過這方面的模型。
Read More »[Keras] 如何架構多標籤分類 (Multi-label Classification) 模型最近在學習機器學習模型的時候經常會遇到這個報錯:
'Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False'
Read More »[已解決] 'Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False'Word Embedding (詞嵌入) 是自然語言處理 (NLP) 當中經常會使用到的一種『技術』,其核心概念為『將文字轉成數值型態』。這有什麼好處呢?比如說在類神經網路的模型訓練當中,我們沒有辦法直接將『文字』帶入其中進行運算,畢竟類神經網路的基礎建立在神經元通過權重運算輸出結果。
Read More »[NLP] Word Embedding 筆記需要事先聲明,這篇文章的教學是從: https://towardsdatascience.com/object-detection-with-10-lines-of-code-d6cb4d86f606 這個網站所學習的。大家也可以直接去那個網站學習。
另外,這裡是開發員的 Github,我已經非常敬仰地獻上我的 Star XD
Read More »[Machine Learning][Python] 最簡單的物體辨識套件:ImageAI如果今天我們的電腦上有好的 GPU,那麼,我們通常都很希望這可以拿來進行深度學習。基本上安裝相關的環境並不複雜,通常第一次嘗試也只需要幾個小時就可以上手。
Read More »[Linux] 在 Ubuntu 18.04 上安裝 CUDA、CuDNN今天我將紀錄如何使用 DCGAN 來實做簡單的『生成圖片』模型。本來我想要用美味的點心圖片來示範(我確實地下載了五十萬張點心圖片),但奈何效果不怎麼好,最後還是用回了官方示範的 CelebA。
Read More »[PyTorch] Image: 利用生成對抗網路 DCGAN 生成圖片正如同大家所熟悉的那樣,torchvision 是 PyTorch 內專門用來處理圖片的模組 —— 那麼我今天要筆記的 torchaudio,便是 PyTorch 中專門用來處理『音訊』的模組。
Read More »[PyTorch] Audio: PyTorch 中的音訊處理模組 torchaudioTanh,又稱為雙曲正切函數,基本的定義如下:
Read More »[Machine Learning] Tanh 函式介紹與程式實作Softmax 函式,又被稱為『歸一化指數函數』,基本上是將一組向量(就好比說我們 Machine Learning 最後輸出的預測結果有多個分類,每個分類有著一個分數)映射為每個向量當中的元素都位於 (0, 1) 之間,其實就是代表著每個分類的機率分佈。當然,既然是機率分佈,那麼這個向量的所有元素相加總和應為 1。
Read More »[Machine Learning] softmax 函式介紹與程式實作