本週主題:Types of Learning,介紹機器學習各種類型的問題,將問題依照不同的標準進行分類。
【Survey】CheXNet: 肺部 X-Ray 醫學影像判讀技術
前一陣子工作上在 Survey 的東西,想了解深度學習在醫療影像上目前的近況、模型訓練的難易度和應用場景…等。最後挑選了吳恩達的團隊所設計的 CheXNet 來入手。
【機器學習基石筆記】數學基礎 Week2
本週主題 :Learning to Answer Yes/No,就是學會說 Yes/No 問句,其實是學會進行二元分類(Binary classification)
基於 gensim 訓練中文維基詞向量
過年大掃除的時候發現,我的草稿夾內塞滿之前寫一半的草稿,想說欠都欠過年了,還是讓它繼續欠下去吧(誤)…
【機器學習基石筆記】數學基礎 Week1
【機器學習基石筆記】目錄
最近終於想到要來還債了,明明修了這門課,但卻老是不乖乖上課,現在來還債了 orz
這堂課有分上下,上集是數學的部份,下集則是討論演算法的部份(應該是吧,還沒修課,不太確定…)
Augmentor:影像數據增強工具庫
記錄一下最近使用的影像資料增強工具 - Augmentor,可用來做訓練圖像生成與雜訊添加…等
【Git】用 git stash 命令暫存目前的修改工作
大家應該或多或少遇過這樣的情境:
當您開發作到一半時,遇到緊急的 issue 要先修。
或是遇到老闆要插單,要求先完成哪個 function 。
人家是衣食父母也不好不甩人家,只好先擱置手邊的工作啦…
常見評價指標:Accuracy、Precision、Recall、F1、ROC-AUC 與 PR-AUC
當評估(Evaluation)一個模型的好壞時,不能總是依靠體感來挑選,因此需要一些量化指標去判定它的好壞。常見的量化指標有 Accuracy、Precision、Recall 與 F1-Measure。有時也會使用 ROC-AUC 與 PR-AUC 還評估在相同資料集下的表現結果。
【Vue.js】Vue Router 之透過路由組件傳參數給元件
一般來說,想透過路由傳遞參數給元件,多採用動態路由的方式來實作,但這種方式一則容易使得元件高度耦合,導致只能在特定 URL 上使用;二則是你永遠別低估使用者亂輸入的能力,他們常常會輸入一些超乎設計者預期的字串 XD
因此,我希望可以找到其他方式傳參數給元件,最後終於在文件找到路由組件傳參的相關說明。不過它的說明有些簡略,還是稍微嘗試了下才找到我要的用法。