循環神經網路（Recurrent Neural Networks, RNN）
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Wayne
循環神經網路（Recurrent Neural Networks, RNN）是一個專門處理序列資料（sequential data）的神經網路架構。RNN 利用循環連結（recurrent connections）來保留先前的輸出資訊，使網路在處理當前步驟時，能同時考慮過去的狀態。本文章將介紹 RNN 的基本原理。
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卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）
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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。
Non Maximum Suppression (NMS)
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Non maximum suppression 是一個在物件偵測中使用的技術，用來過濾物件偵測演算法產生出的 bounding boxes。如果不使用 NMS 的話，我們將會得到一張有密密麻麻的框框的圖片。
YOLOv8 物件偵測教學
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YOLO (You Only Look Once) 是一個熱門的物件偵測模型。它的高效能與高準確率，使得它快速地走紅。本文章將介紹如何使用 YOLOv8 來做物件偵測。
Python K 線圖（Candlestick Charts）
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K 線圖（Candlestick Charts）常用來顯示股價的走勢。單根 K 線可以表示出股價的四個價位，分別為最高價、開盤價、收盤價、以及最低價。本文章將介紹如何使用 Python 的 mplfinance 和 Plotly 套件來繪製 K 線圖。
解決 Matplotlib 的中文顯示問題
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Matplotlib 是一個常用的資料視覺化工具。但是在使用之前，若是沒有先做設定的話，Matplotlib 無法正確地顯示中文。本文章將一步一步地講解如何解決 Matplotlib 的顯示問題。
