在當今快節奏的世界中，技術的創新是主要焦點，兩個領域被認為具有重大影響。它們是：“資料科學”和“人工智慧”。顯然，兩者都與資料的概念相關，但它們的主要功能卻不同。資料科學致力於尋找資料中的模式以進行推理和解決問題，而人工智慧則利用這些資料來開發智慧系統。因此，讓我們定義這兩個概念，然後我們將比較“資料科學”和“人工智慧”的基本組成部分，以找出……閱讀更多

這是一篇我們將探討資料分析和資料科學之間區別的文章。資料科學 資料科學是一個領域，它利用結構化和非結構化資料，藉助不同的演算法和科學方法來提取有意義的資訊。它的一個領域是人工智慧，現在已經非常流行。資料科學包含的科目包括數學、統計學、科學、程式設計等等。資料科學的重要性與資料科學相關的許多重要因素，其中一些列在下面 - 從……中提取見解 閱讀更多

簡介 什麼是類別模型？在機器學習模型中，類別變數之所以重要，是因為它們帶來的見解。然而，類別變數需要數值輸入，並帶來自己的一系列問題。類別編碼是一種將類別變數轉換為機器學習程式可以讀取和理解的形式的方法。ML 對類別資料的依賴 類別變數（如顏色、類別和種類）對於機器學習模型的成功至關重要，因此需要仔細管理和理解。ML 中類別變數的挑戰 機器學習難以處理類別變數，因為它們…… 閱讀更多

引言 測量和分析眼動資料可以讓我們深入瞭解個人如何關注和解讀視覺輸入。在本文中，我們將探討眼動追蹤的概念和應用，以及它如何幫助研究人員確定當向人們展示視覺刺激或與介面互動時，人們的注意力集中在哪裡。為了更好地理解人類行為以及人類如何與視覺內容互動，我們介紹了將眼動追蹤資料作為有用的輸入用於訓練機器學習模型的方法。將眼動追蹤指標納入機器學習…… 閱讀更多

引言 在機器學習中，Weibull機率圖相關係數 (PPCC) 圖用於檢查資料的假設分佈。它有助於評估機器學習模型的準確性，並闡明 Weibull 分佈是否適合表示資料。Weibull PPCC 圖是透過將資料的有序分位數與 Weibull 分佈的分位數進行比較來建立的。科學家可以透過觀察圖的形狀來判斷他們的資料是否遵循 Weibull 分佈。在構建機器學習模型時，這些資料對於推斷底層屬性…… 閱讀更多

引言 迴歸模型中誤差項的方差在自變數的不同水平上有所不同。這種現象被稱為異方差性。它違反了傳統線性迴歸的同方差性或恆定方差假設。異方差性可能導致係數偏差、無效標準誤差以及假設檢驗的錯誤結果。迴歸模型的有效性和可靠性取決於異方差性的檢測和校正。如果研究人員知道異方差性的存在和性質，他們就能更好地獲得精確的統計推斷、有效的標準誤差和可靠的假設檢驗。統計檢驗的作用…… 閱讀更多

機器學習的顯著進步徹底改變了許多領域，使計算機能夠根據資料發現模式並做出合理的預測。在影像處理方面，出現了一種特別強大的工具，即卷積神經網路 (CNN)。這些網路具有高效捕捉區域性模式的卓越能力，使其成為影像識別任務的理想選擇。然而，為了進一步增強 CNN 的功能，引入了名為連續核卷積 (CKC) 的創新技術。在本文中，我們將深入探討 CKC 的概念及其在機器學習領域的意義。什麼是卷積…… 閱讀更多

情感檢測是機器學習中一個引人入勝的主題，近年來引發了廣泛關注。從文字資料中理解和評估人類情感提供了廣泛的應用，包括消費者反饋中的情感分析、社交媒體監控以及虛擬助手能力的開發。在可用的多種情感檢測方法中，雙向長短期記憶 (BiLSTM) 作為一種強大的工具脫穎而出，能夠快速捕捉持續分類文字中情感所需的情境資訊。讓我們首先了解雙向 LSTM 的相關性。長短期記憶 (LSTM) 是一種迴圈神經網路 (RNN)…… 閱讀更多

什麼是 Codecademy？Codecademy 是一個平臺，學生可以使用它來學習不同型別的程式語言。該平臺包含大量的課程，涵蓋12種程式語言以及 HTML 和 CSS。學生可以選擇付費會員或免費會員加入該平臺。付費版本的費用為每月 39.99 美元。Codecademy 的價格計劃 Codecademy 提供兩種計劃，一種是免費的，使用者無需付費。付費計劃每月 39.99 美元。為什麼選擇 Codecademy 的替代方案？... 閱讀更多

簡介 交叉驗證 (CV) 是一種訓練機器學習模型的方法，其中多個模型在資料的一部分上進行訓練，然後評估其效能或在獨立的未見資料集合上進行測試。在交叉驗證技術中，我們通常迭代地將原始訓練資料分成不同的部分，以便演算法在資料的每個部分上進行訓練和驗證，不會遺漏任何部分。在本文中，讓我們深入瞭解交叉驗證技術及其在提高模型精度方面的意義。交叉驗證 ... 閱讀更多