卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）
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Wayne
卷積神經網路（convolutional neural networks, CNN）是一個基於神經網路（neural networks）的電腦視覺和影像處理方法。在本文章中，我們將介紹 CNN 裡各種層（layers）的原理。
多元分類神經網路（Multiple Classification Neural Network）
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多元分類神經網路（multiple classification neural network）可以分類多於一種類別。相較於二元分類（binary classification），在實務上是比較常被使用的。本文章將詳細介紹 multiple classification neural network 的理論。
神經網路（Neural Networks）與二元分類（Binary Classification）
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由於深度學習（deep learning）在近年來蓬勃發展，使得神經網路（Neural Network）熱門起來。它已經被用於解決各式各樣的問題。本文章將以二元分類神經網路（binary classification neural network）來詳細介紹 neural network。
邏輯斯回歸（Logistic Regression）
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Logistic regression 是一個資料分析技術，被用來做分類（classification）。它大概是分類演算法中最簡單的模型。因此，很適合當初學者的第一個分類演算法。
線性回歸（Linear Regression）
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Linear regression 是一個資料分析技術，且使用線性函數來預測未知的資料。雖然 linear regression 模型相對簡單，但它是一個成熟的統計技術。
《閱讀心得》研究生完全求生手冊：分法、秘訣、潛規則
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在讀這本書的時候，時不時會有相見恨晚的感概。心想，要是在念研究所前，可以先讀到這本書的話，也許我可以在研究所期間學習到更多的東西。工作多年後，才慢慢有體會，念研究所的意義是什麼。偶爾會想，如果可以重新回到以前研究所的時候，我將會以相當不同的方式去念研究所。
正則化（Regularization）
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當模型的效能低下時，它無法準確地預測資料。它的主因可能是 overfitting 或 underfitting。如果是 overfitting 的情況，我們可以使用 regularization 來解決模型 overfitting 的問題。
過擬合和欠擬合（Overfitting and Underfitting）
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過擬合和欠擬合（Overfitting and underfitting）是模型準確率不彰的主因。要能夠判斷模型是 overfitting 還是 underfitting，才能夠採取正確的方法來提升模型的效能。
特徵縮放（Feature Scaling）
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在機器學習中，在我們將資料拿來訓練模型之前，通常要先對資料做特徵縮放（feature scaling）。本文章將介紹一些 feature scaling 的方法。
在 Android 上使用 ONNX Runtime 執行 YOLOv8 模型
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Open Neural Network Exchange (ONNX) 是由數個大廠合作定義的模型格式。而 ONNX Runtime 是一個可以執行 ONNX 模型的 library，它是微軟開發的。它支援多個平台，包含 Android。
