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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

疊好多

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

降雨預測他用了四層LSTM啊啊啊啊

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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情緒也能被量化嗎～？

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。

文章浏览阅读2.3w次，点赞26次，收藏80次。L1-norm (L1范数) L2-norm(L2范数)同样存在L0、L3等，L1、L2范数应用比较多。一个向量的 norm 就是将该向量投影到 [0, ∞​) 范围内的值，其中 0 值只有零向量的 norm 取到。不难想象，将其与现实中距离进行类比，在机器学习中 norm 也就总被拿来表示距离关系：根据怎样怎样的范数，这两个向量距离多远。这里怎样怎样的范数就是范数的种类，即p-norm，严格定义为：当p取1时被称为1-norm，也就是L1-norm，同理可得L2-norm。L1.._l1 norm

甚至可能是劇本也說不定 手段不重要 有個目的==

可能是我以前待的公司在市場上總行老二哲學，沒有火車頭的壓力；又或是科技業從學校~職場就是把這個文化一脈相傳，他們自己受過苦，更不可能讓學士可以隨意進來蹭飯了，一定也要是受過訓練的 才覺得這樣的員工心意相通==

神秘的傳統==

博士很難念喔 候選人過不了就退學了 而且你受得了學術界的摧殘喔

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台大資工太硬ㄌㄅ

還在揪結於到底該用哪個 Editor/IDE 嗎？我的選擇是這樣的

Cursor和Windsurf兩款AI程式碼輔助工具的比較心得，從價格、介面、模型選擇、自動補全、速度等多方面進行評測，並分享個人使用經驗。

資科大學部學弟很電欸@@

本文將介紹紅斑性狼瘡的症狀與影響，並探討沙白白選擇安樂死的社會意涵。

何以故APP薪水比較高@@

如何用LaTeX编写分数？ 在数学公式里面，分数 可能是最让人头痛的内容之一了。尤其在传统的公式编辑器里，我们必须得要用鼠标点击分子分母的输入区域才能打出我们想要的分数。 而在latex中这个操作就简单得多了。 …

一個有關基礎IT技術教學與分享的部落格。