Hi guys, sorry for the stupid question, but I don’t see a posibility to edit my formula… for example: Strg + P = Insert LaTeX formula: = \dot{m} Press Enter: I see a wonderful m with a dot on it… but I’m not able to edit that formula… How can I do that? thanks in advance, Silias

A tutorial + code on writing a bayesian image classifier on MNIST dataset.

BNN …

# 嘗試理解LSTM和CNN的結合 [TOC] ## 參考資料 * [Machine Learning Mastery](https://machinelearningmastery.com/cnn-

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1. 训练集 acc > 测试集 acc当训练集和测试集两个loss之间的有较大的差距时，定义为高方差，如下图所示： 根本原因在于两点： 训练集和测试集的数据分布不均；模型过拟合。1.1 训练集和测试集数据分布不均训练…

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Today we’re going to delve into a vital metric called Mean Absolute Percentage Error, or MAPE for short. Understanding MAPE is crucial if you are dealing with forecasting models. So let’s get started! What is MAPE? Before jumping into calculations, let’s understand what Mean Absolute Percentage Error (MAPE) really is. In simple terms, it is […]

【导语】因为不存在一个适用于所有情况的评价指标，所以评估预测精度（或误差）就变成了一件不是那么容易的事情。只有通过试验，才能知道哪个性能评估指标适用于当前情况。在这个过程中，你会发现每个指标都可以避开某些陷阱，但同时也容易掉进其他陷阱。今天，我们就把几大预测评价指标一一为大家分析对比，从而对它们的适用情况更了解。

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Craft 筆記是一款由 Crfat Docs 公司開發的筆記軟體，總部位於匈牙利。它剛推出時只支援 Apple 生態系，主打流暢的使用體驗和美觀的介面，還曾在 2021 年還拿下 Apple 官方頒發的「Mac App of the Year」年度 App 大獎！

软件 - @terry2048 - 很多年前就一直用有道云笔记，但是最近一两年经常发生笔记丢失的情况，所以想换 Joplin 或者 Obsidian 搭配腾讯云的对象存储，这两个软件哪个更好呢？我看推荐 Obsidian 的更多，但是

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文章浏览阅读1.6k次，点赞9次，收藏26次。癌症预测数据集来自，该数据集总数量为1500条，包括年龄，性别，BMI，是否抽烟等9个字段。分析目标是根据年龄，性别，BMI等身体指标对是否患有癌症进行二分类（患癌或不患癌），有离散分类特性（gender、smoking、cancerHistory等）和连续分类特征（BMI、PhysicalActivity）等。_knime roc curve

Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Binary Prediction with a Rainfall Dataset

大家好，我是州懂, 长序列兴趣建模是推荐系统的核心问题, 这里梳理了下近年来长序列推荐的一些经典工作。 1. 前言随着互联网的发展, 用户在各个app上的行为数据越来越丰富, 比如, 23%的淘宝用户在5个月内点击的商…

在大數據時代，開源資料分析工具在現代數據科學和資料探勘中扮演著至關重要的角色，通過分析大量數據來獲取具有價值的資訊，促進了日常生活數據化的趨勢。這一領域廣泛應用於商業、醫療、金融等各個行業，為組織提供了更深入的洞察力，幫助做出更明智的決策、提高效率和降低風險，在競爭激烈的環境中取得優勢。本研究將通過三個案例的數據，以及採用四種常見的資料處理方法，包括樹模型、邏輯回歸、線性回歸和K-means分群進行分析。在實驗過程中，將使用五種開源軟體RapidMiner、KNIME、Orange、Rattle和Weka進行相同方法的數據挖掘分析，並對比預測分析結果，以提供更全面的比較和評估。本篇論文選用開源資料分析工具皆有圖形化介面的原因，主要是提供使用者可以不用學習多項的程式語言，並直觀操作介面內的元件和選項式的設定參數即可完成，且在結果呈現上可依據客製化調整所需的圖像文字。

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RNN 雖能處理序列資料，但長期依賴問題嚴重，LSTM 雖解決卻結構複雜、計算量大。為兼顧效能與效率，GRU 應運而生，以更少的門控設計與輕量化結構，在保持長期記憶能力的同時降低計算成本，特別適合資源有限或需快速回應的應用場景。

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能不能把耗時又很手動性的數據準備工作，變得跟在Tableau Desktop裡做分析一樣直觀又有趣？Tableau Prep會說：我可以！

能否擺脫雲端依賴，將決定AI是否能像智慧型手機一樣普及到每個角落，正是NPU崛起的戰略價值，而定義這項技術的，是來自台灣的耐能智慧。