🧠#AI趨勢不可逆 你必知的機器學習
「機器學習(Machine Learning),是人工智慧發展的一環。
指的是讓機器『自主學習』並『增強』的演算法。」
🧠#你該學會機器學習的4大理由 ➡https://bit.ly/36t5uNn
Bain顧問公司研究結果顯示,採用機器學習和分析技術的企業:
❶ 可增加 2 倍以資料分析結果作為依據的決策數量
❷ 決策速度比競爭對手更快的機率可提升 5 倍
❸ 可加快 3 倍原來上述決策的執行速度
❹ 可增加 2 倍原來獲得理想財務回報的機會
想加速決策效率、獲得理想回報?那麼推薦您學習:
【機器學習好簡單,輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧】
🧠12 章節X 4.1 小時教學全面解密 #機器學習必備十大技巧
❶線性迴歸 ❷羅吉斯迴歸 ❸決策樹 ❹隨機森林 ❺支援向量機 SVM
❻樸素貝葉斯 ❼集成學習 ❽K-Means ❾階層式分群 ❿密度式分群
🧠#豐富實作
這門課,除了幫助你認識完整的機器學習概念外
還可以實作出超豐富的機器學習應用,如:
「房屋價格預測、股票分析預測、產品品質管理」等類似實作
更多應用請見➡https://bit.ly/36t5uNn
💗貼心提醒:即日起至12/21止,早鳥享8折優惠價1,264元
同時也有74部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅favoriteZheng 宜璟古箏彈箜篌,也在其Youtube影片中提到,樂曲介紹: 《漁舟唱晚》此曲由古箏家金灼南根據流傳於山東聊城地區臨清一帶的民間箏曲《雙板》及其演變樂曲《三環套日》、《流水激石》改編而成,於1930年代將此曲傳授給婁樹華。 此曲是古箏演奏家婁樹華在1930年代中期,根據古曲《歸去來兮辭》的素材改編而成。標題取自唐王勃《滕王閣序》中名句「漁舟唱晚,...
「集成學習」的推薦目錄:
- 關於集成學習 在 緯育TibaMe Facebook 的最佳解答
- 關於集成學習 在 工研院巨量資訊科技中心 - ITRI Facebook 的最佳解答
- 關於集成學習 在 工研院產業學院 Facebook 的最佳解答
- 關於集成學習 在 favoriteZheng 宜璟古箏彈箜篌 Youtube 的精選貼文
- 關於集成學習 在 alex lam Youtube 的精選貼文
- 關於集成學習 在 alex lam Youtube 的精選貼文
- 關於集成學習 在 #集成學習 - استكشاف | Facebook 的評價
- 關於集成學習 在 开源项目:机器学习集成学习与模型融合(基于python) - GitHub 的評價
- 關於集成學習 在 集成学习总结 的評價
集成學習 在 工研院巨量資訊科技中心 - ITRI Facebook 的最佳解答
AI的未來?你不能不認識的人工智慧與資料科學自動化技術—AutoML(3/10)
二、模型選擇(Model Selection)
模型選擇在建立良好的機器學習模型中有著至關重要的作用。模型選擇是從訓練資料集的候選機器學習模型集合中,選擇一個最終機器學習模型的過程。模型選擇是可以同時應用於不同類型的模型(例如,邏輯回歸、SVM、KNN等)以及配置有不同模型超參數的相同類型的模型的過程。前述之Auto-sklearn是基於scikit-learn的自動化套件,是一種自動模型選擇的工具。另外還有H2O AutoML,除了有自動模型選擇功能外,也能產生高預測性的集成學習(ensemble learning)模型,圖為H2O software stack,引用自https://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/architecture.html
集成學習 在 工研院產業學院 Facebook 的最佳解答
R語言機器學習與營運預測
時間:11/30、12/7 9:30-16:30 中興院區
詳細公告:https://goo.gl/GD9Mg5
聯絡人:03-5912673黃小姐
課程大綱 <請自備個人windows NB>
一、R語言與機器學習
1. R/RStudio簡介
2. 機器學習簡介
3. 集群分析
4. 關聯規則
5. 主成分分析
6. 案例演練(一) 銷售資料機器學習
二、預測與集成學習
1. 迴歸分析與廣義線性模型
2. 決策樹與隨機森林法
3. 類神經網路
4. 模型績效評估
5. 集成學習
6. 案例演練(二) 銷售資料預測
集成學習 在 favoriteZheng 宜璟古箏彈箜篌 Youtube 的精選貼文
樂曲介紹:
《漁舟唱晚》此曲由古箏家金灼南根據流傳於山東聊城地區臨清一帶的民間箏曲《雙板》及其演變樂曲《三環套日》、《流水激石》改編而成,於1930年代將此曲傳授給婁樹華。
此曲是古箏演奏家婁樹華在1930年代中期,根據古曲《歸去來兮辭》的素材改編而成。標題取自唐王勃《滕王閣序》中名句「漁舟唱晚,響穹彭蠡之濱;雁陣驚寒,聲斷衡陽之浦」。
廣為流傳的婁樹華版本前半部分與金灼南版本相同,後半部分為婁樹華所獨有。樂曲以優美典雅的曲調、舒緩的節奏,描繪在夕陽西下、晚霞輝映,漁人蕩槳歸舟的情景,活潑而富有情趣。
重點人物介紹:
金灼南,又名金葵生,號秋圃居士,生於1882年,卒於1976年。臨清金郝莊人。出身於音樂世家,自幼受家庭環境熏陶,愛好民間音樂。其箏藝師從其父金克儉,青年時走遍大江南北尋師訪友,切磋箏技。其演奏風格古樸典雅,運指方面擅長「肉甲並用」。20世紀50年代初,曾參加山東省文藝匯演,1957年,受聘為山東省文史研究館研究員。同年與人創立「琴學研究會」。曾先後於南京藝術學院,山東省立藝專任教,期間編撰古箏教材。自20世紀60年代始,他把箏學的研究匯集成書一-《箏學探源》,至今仍有著重要的學術價值。所傳箏曲有《齊手開板》《流水擊石》《禹王治水》《穿花蜂》《漁舟唱晚》《慶豐收》《鑿山引水灌桃園》等。
婁樹華,字蔭堂,號權中,男,漢族,生於1907年,卒於1952年,河北省玉田縣人。古箏演奏家,教育家。青少年時代就非常熱愛民族民間音樂並積極學習。1925年在北京師從魏子猷學箏,成為河南箏派傳人。20世紀30年代中期,經常參加北京音樂界的活動,並定期在電台進行古箏獨奏等,對宣揚「樂中箏」起到了積極的推動作用。1936年應上海百代唱片公司特邀,灌制了《天下大同》《關雎》等箏曲唱片,同年在北京從事古箏教學,在傳授河南「中州古調」箏曲的基礎上,還大量移植了古琴曲,江南絲竹樂,豐富了古箏曲目。首次改變工尺譜記法,在工尺譜右側記板眼節奏,左側注明指法,這種「古箏指法譜」便於人們的演奏;編寫《古箏練習曲二十一首》和《古箏曲選集》 1948年在南京以「中國古箏學會」的名義編刻了《箏學講義》油印本開始用簡譜記寫箏曲,使中國北方箏藝術在金陵地區,開闢了新的陣地,極大推進了南京古箏事業的發展。1938-1939年間創編的《漁舟唱晚》突破地方風格和傳統八板的局限,將傳統古箏藝術推向新的高度。
演奏人員:小慈、靖怡、唯如
領奏:宜璟
集成學習 在 alex lam Youtube 的精選貼文
DJI 於今日正式推出沉浸式飛行無人機 DJI FPV,極致的產品創新為使用者帶來前所未有的 FPV 沉浸式飛行體驗。DJI FPV 在保持高水準航拍性能的基礎上,讓飛行過程變得更加有趣,普通人亦能體驗第一人稱視角飛行樂趣,它是DJI 多年在無人機設計、研發沈澱的最新作品。
DJI FPV 提供區別於普通航拍無人機的飛行視角和操控方式,使用者佩戴飛行眼鏡,以第一人稱視角進行精準操控,人與飛行器結合,將獲得飛鳥般自由翱翔於天地的暢快感。全新推出的穿越搖桿提供獨特無人機操控方式,多項飛行功能按彙集成於穿越搖桿,使用者的手部轉動將控制飛行器的方向和姿態,飛行體驗再升級。DJI FPV 設有 3 種飛行模式,可透過標配遙控器快速切換,N 擋為普通模式,S 擋為運動模式,無需長時間系統性訓練,使用者就能快速掌握基礎飛行技巧,而進階手動模式 M 擋專為追求極致的飛手而設計,支援使用者自訂多項參數,新手和行家都能找到適合自己的飛行模式。
DJI 總裁羅鎮華表示:「DJI FPV 是 DJI 又一里程碑式的作品,它的出現代表 DJI 消費級無人機將由注重航拍體驗階段穩步邁入飛行體驗和航拍體驗雙結合的新紀元。DJI FPV 凝聚了無數 DJI 工程師的飛行夢想,這些極富實踐精神的夢想家秉持極致不妥協的產品追求,為普通使用者帶來了輕易就能觸及的無人機第一人稱視角飛行,這種沉浸式飛行將會為全球無數使用者帶來超凡感官體驗。」
沉浸式飛行,你也能輕鬆駕馭
全新的產品設計理念,注定了 DJI FPV 生而不凡。DJI FPV 飛行器機身採用流線型設計,符合空氣動力學設計,外觀靈動又不失王者風範。全新升級的飛行眼鏡可提供120fps高清圖傳畫面即時傳輸,配合 150° 超廣視角[1],帶來臨場般的絕佳觀感。
體感控制,帶來與眾不同的無人機操控模式。全新推出的穿越搖桿,將擋位切換、一鍵煞停和雲台俯仰等多項功能彙整一處,使用者單手即可操控飛行器。借助體感技術,穿越搖桿支援以手部動作控制飛行方向,輕輕轉動手腕就能完成精彩轉彎動作,將操作難度進一步降低,提供更安全的飛行方式。握上穿越搖桿,你將化身飛行員,穿梭於廣袤天地之間。
貼心保障,體驗再次躍升
DJI FPV 在細節方面也下足功夫,進一步提升使用體驗。DJI FPV 機身採用模組化設計,雲台相機、腳架以及機身頂殼能夠快速拆裝,並支援使用者自行更換,提高飛行效率。
與 DJI FPV 同時推出的虛擬飛行應用程式[3],方便使用者在室內練習 FPV 飛行技巧。內建多種仿真場景,提供與真實飛行一致的操控回饋,同時戴上飛行眼鏡就能獲得同樣的沉浸感。配合飛行教程使用模擬器練習,DJI FPV 為飛手提供最低的學習成本來掌握 M 擋操控。從 N 擋到 S 擋,再到 M 擋,DJI 為飛行愛好者提供了完整的進階學習路徑,將飛行模式選擇權完全交給使用者。
DJI FPV 更提供「觀眾模式」,觀眾與飛手選擇相同頻道即可觀看飛行實況畫面,與飛手一同感受穿梭天地間的快感。連接手機與飛行眼鏡,開啟 DJI Fly 應用程式,就能在手機端即時收看飛行畫面。
售價及查詢
DJI FPV 套裝售價為 HKD 9,499,套裝包含飛行器、搖桿遙控器、飛行眼鏡、1 顆智能飛行電池、2 對槳葉等配件。
DJI FPV 穿越搖桿同步發售,售價為 HKD 1,249。
若想飛行更盡興,可選擇加購 DJI FPV 暢飛配件包,包含 2 顆智能飛行電池、1 個充電管家,售價為 HKD 2,399。
即日起,可到OTG網上商店了解更多及預訂: https://bit.ly/3sK835E
查詢︰+852 37005700 (OTG)
暢快飛行,圖傳至關重要。DJI FPV 搭載 DJI 最新數位圖傳系統 DJI O3,解析度高,延遲低,傳輸距離遠達 10 公里,支援 2.4GHz/5.8GHz 雙頻段自動切換,抗干擾能力更強。採用「三發四收」高增益全向天線設計,訊號覆蓋範圍的傳輸更穩定。高達 50 Mbps 的圖傳碼率,能有效避免畫面遲緩和拖影造成的不適感,從相機拍攝到飛行眼鏡螢幕顯示的延遲低至 28ms,強勁的圖傳品質帶來超卓的視覺感受。
全新擋位設計為使用者提供更友好的操控選擇和進階路徑,飛行新手也能輕鬆上手。DJI FPV 根據使用難易度設定 3 個擋位,分別為 N 擋、S 擋和 M 擋。N 擋(普通模式)操控與普通航拍機操作一致,可實現精準懸停,飛行經驗較少的使用者可先用這個模式練習操控,體驗與普通航拍機完全不同的拍攝視角,感受飛行樂趣。
適應了普通模式後,使用者可切換至S 擋(運動模式),DJI FPV 飛行動力和操控性能表現將更出色,普通飛手也能盡情領略第一人稱視角飛行的獨特魅力。該模式新增定速巡航功能,DJI FPV 可用恆定速度飛行,讓使用者更專注於控制飛行方向,進一步簡化的飛行操控帶來更極致的浸入式飛行。
針對高階飛行者而設計的 M 擋為手動模式,操控邏輯與傳統 FPV 無人機一致,支援使用者自訂多項參數。該模式下所有飛行輔助功能都將關閉,熟練操控的專業玩家可最大程度享受 DJI FPV 的出眾性能。
一系列飛行安全輔助功能,讓你安心飛。DJI FPV 配備前視和下視感知系統、下視補光燈以及其他飛行輔助功能,多方位保障飛行安全。在圖傳訊號失聯和低電量情況下,DJI FPV 將自動返航;普通模式下 DJI FPV 具備障礙物感應能力並能完成有效減速,最大程度避免事故損壞;遇到突發狀況時,按下 DJI FPV 急停按鍵,飛行器會減速並做到懸空停留,有效避免飛行意外發生。
DJI FPV 以第一人稱視角操控方式改寫了大眾對無人機飛行的想像,高清低延遲圖傳讓「飛」與「看」同步,而進階式的擋位設計和飛行安全輔助功能讓普通人也能輕鬆體驗 FPV 飛行的刺激與樂趣。
延續影像基因,航拍多一種選擇
DJI FPV 不僅能帶來身臨其境般的浸入感,亦能用航拍記錄飛行所見。融入 DJI 領先的影像技術,DJI FPV 影像性能同樣出眾,搭載 1/2.3 英吋感光元件,鏡頭視角可達 150°,沉浸飛,盡情拍,飛行更快意。
錄像方面,DJI FPV 可錄制碼率高達 120 Mbps 的 4K/60fps 影片,清晰記錄飛行所見;支援 H.264 和 H.265 兩種編碼格式[2],創作便利性更高;拍攝過程中還可使用 4 倍慢動作功能,解鎖更多拍攝玩法;DJI FPV 採用 RockSteady 增穩,可有效減低畫面晃動,還可以校正傾斜與畸變的畫面,進而獲得穩定流暢的畫面。
區別於普通航拍機,DJI FPV 拍攝品質高,還兼具充沛的飛行動力、極高的機動性以及極富衝擊力的畫面呈現方式,這些綜合實力為使用者提供更靈動、更接近自然視角的拍攝方式,對於追逐拍攝、快速移動拍攝等複雜任務,DJI FPV 也將是全新選擇。
集成學習 在 alex lam Youtube 的精選貼文
疫情下的香港,市面實況
灣仔298,曾經暢旺的電腦商場!
估唔到隔左一年再黎,成個場得返1樓仍然有鋪,2樓開始已經變得好冷清!
成個場幾乎變死場,以往無空鋪,而家目測差不多有4-5成空鋪待租
只剩下砌機鋪同維修鋪,一間集運鋪
298 Computer Zone
298電腦特區為香港一個電腦商場,出售電腦及其他IT類電子消費產品,位於灣仔區軒尼詩道298號廣生行大廈地下至二樓,近集成中心。 灣仔298電腦特區和附近的灣仔電腦城皆廣為人知,於同一時期開業,其經營模式學習深水埗黃金商場,樓上鋪面實用面積不大,服務種類有:整機組裝、出售電腦硬體、周邊設備、軟體等。
集成學習 在 开源项目:机器学习集成学习与模型融合(基于python) - GitHub 的推薦與評價
开源项目:机器学习集成学习与模型融合(基于python). (一) 项目初衷. 这件事开始于我们参加一些机器学习比赛,在类似于kaggle等大型数据科学竞赛的时候, 我们总喜欢去 ... ... <看更多>
集成學習 在 集成学习总结 的推薦與評價
集成学习 ,(就我目前所学习到的)主要可以分为三大类,Boosting, Bagging, Stacking。Boosting的代表有AdaBoost, gbdt, xgboost。 ... <看更多>
集成學習 在 #集成學習 - استكشاف | Facebook 的推薦與評價
文中主要介紹了三種#集成學習(ensemble learning)的方法,bagging平等地看待每個數據和模型,計算模型輸出的平均值。而boosting就加倍重視每一輪被錯誤地預測的數據, ... ... <看更多>