原创 GPT最佳實踐：五分鐘打造你自己的GPT

前幾天OpenAI的My GPTs欄目還是灰色的，就在今天已經開放使用了。有幸第一時間體驗了一把生成自己的GPT，效果着實驚豔！！！我打造的GPT模型我會放到文章末尾，大家感興趣也可以自己體驗一下。 打造自己的GPT模型 點擊Create

2023-11-11 13:49:48 5

原创 如何對抗信息繭房？

首先聲明：本文表達觀點，提供一種思考問題的角度，並非嚴謹的論述論證。爲了直擊問題本質，高效陳述觀點，行文過程中出現的不嚴謹之處皆是作者表述方式問題，與觀點本身無關。無論作者表述多麼拙劣，都希望讀者可以考慮觀點的合理行，對其進行深度的思考。所

2021-07-30 13:22:26

原创 機器學習(六)：通俗易懂無監督學習K-Means聚類算法及代碼實踐

K-Means是一種無監督學習方法，用於將無標籤的數據集進行聚類。其中K指集羣的數量，Means表示尋找集羣中心點的手段。 一、 無監督學習 K-Means 貼標籤是需要花錢的。 所以人們研究處理無標籤數據集的方法。（筆者狹隘了） 面對

2021-03-29 13:23:36

原创 機器學習(五)：通俗易懂決策樹與隨機森林及代碼實踐

與SVM一樣，決策樹是通用的機器學習算法。隨機森林，顧名思義，將決策樹分類器集成到一起就形成了更強大的機器學習算法。它們都是很基礎但很強大的機器學習工具，雖然我們現在有更先進的算法工具來訓練模型，但決策樹與隨機森林因其簡單靈活依然廣受喜愛，

2021-03-23 13:25:22

原创 機器學習(四)：通俗理解支持向量機SVM及代碼實踐

上一篇文章我們介紹了使用邏輯迴歸來處理分類問題，本文我們講一個更強大的分類模型。本文依舊側重代碼實踐，你會發現我們解決問題的手段越來越豐富，問題處理起來越來越簡單。 支持向量機(Support Vector Machine, SVM)是最受

2021-03-22 18:35:11

原创 機器學習(三)：理解邏輯迴歸及二分類、多分類代碼實踐

本文是機器學習系列的第三篇，算上前置機器學習系列是第八篇。本文的概念相對簡單，主要側重於代碼實踐。 上一篇文章說到，我們可以用線性迴歸做預測，但顯然現實生活中不止有預測的問題還有分類的問題。我們可以從預測值的類型上簡單區分：連續變量的預測爲

2021-02-02 13:22:38

原创 機器學習(二)：理解線性迴歸與梯度下降並做簡單預測

預測從瞎猜開始 按上一篇文章所說，機器學習是應用數學方法在數據中發現規律的過程。既然數學是對現實世界的解釋，那麼我們迴歸現實世界，做一些對照的想象。 想象我們面前有一塊塑料泡沫做的白板，白板上分佈排列着數枚藍色的圖釘，隱約地它們似乎存在着某

2021-01-20 13:22:32

原创 機器學習(一)：5分鐘理解機器學習並上手實踐

引言 現在市面上的機器學習教程大多先學習數學基礎，然後學機器學習的數學算法，再建立機器學習的數學模型，再學習深度學習，再學習工程化，再考慮落地。這其中每個環節都在快速發展，唯獨落地特別困難。我們花費大量時間成本去學習以上內容，成本無疑是特別

2021-01-16 13:22:28

原创 2021，新世界!

如果我們不能擊敗它，就必須與之共存。 隨便聊聊。文末有紅包🧧現金💰書籍📖贈送。 新冠病毒正在徹底改變世界，人類與之鬥爭，沒有人敢斷言結果。我們做職業規劃、人生規劃時，要重新考慮風險。 中國崛起 IMF預計，中國是2020年全球唯一一個經

2021-01-01 13:22:21

原创 前置機器學習（五）：30分鐘掌握常用Matplotlib用法

Matplotlib 是建立在NumPy基礎之上的Python繪圖庫，是在機器學習中用於數據可視化的工具。 我們在前面的文章講過NumPy的用法，這裏我們就不展開討論NumPy的相關知識了。 Matplotlib具有很強的工具屬性，也就

2020-12-26 13:23:01

原创 機器學習速查表(cheatsheet)資源彙總分享

本文收集整理了機器學習相關速查表(Machine Learning Cheatsheet)，包含機器學習、Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、線性代數、微積分、統計學、概率論等相關速查表。我已經建立了開源項目Mac

2020-12-25 13:25:42

原创 防卒指南：996+健身≈猝死

剛剛看了條新聞，像聊家常似的說兩句。希望程序員的心臟能永遠“跳動”，指尖的“字節”能永遠流淌。 聊聊猝死。 我試着在中文語境下找一些資料來佐證我標題的觀點，“運動能鍛鍊身體的原理”。可惜只能搜到各種健身指南、健身技巧。顯然，健身市場很紅火，

2020-12-25 13:25:42

原创 前置機器學習（四）：一文掌握Pandas用法

Pandas提供快速，靈活和富於表現力的數據結構，是強大的數據分析Python庫。 本文收錄於機器學習前置教程系列。 一、Series和DataFrame Pandas建立在NumPy之上，更多NumPy相關的知識點可以參考我之前寫的文

2020-12-13 13:42:30

原创 前置機器學習（二）：30分鐘掌握常用Jupyter Notebook用法

相較於Pycharm執行py文件來說，Jupyter Notebook可保存執行過程，添加圖表、註釋等富文本說明的功能，使其對機器學習的開發者格外友好。 本文包含機器學習環境安裝，Jupyter Notebook常見用法：常見使用、命令

2020-12-02 13:42:14

原创 前置機器學習（一）：數學符號及希臘字母

本文收錄於機器學習前置教程系列。 本文列出了常用的機器學習數學符號（Mathematical notations），包含代數、微積分、線性代數、概率論、集合論、統計學以及希臘字母。 代數 符號 名稱 描述 例子 (f∘g) 複

2020-11-29 13:41:54