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[爆卦]Categorical Cross Entropy是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇Categorical Cross Entropy鄉民發文沒有被收入到精華區：在Categorical Cross Entropy這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 categorical產品中有11篇Facebook貼文，粉絲數超過10萬的網紅BorntoDev，也在其Facebook貼文中提到， 🔥 สวัสดีทุกคน วันนี้แอดจะพาเพื่อน ๆ มารู้จักกับการทำ One-Hot Encoding ใน Machine Learning กันนน มีรายละเอียดยังไงบ้างนั้น ไปดูกันเลยจ้าาา . 👉 One-Hot ...

　同時也有6部Youtube影片，追蹤數超過0的網紅佛系語言修煉場，也在其Youtube影片中提到，https://play.google.com/store/apps/details?id=tw.edu.ntnu.tcsl.ctl&hl=en_US&gl=US 哪裡可以找到酷勁學長和螃蟹學姊？ 通通在這裡： https://linktr.ee/thai.language #app #lear...

「categorical」的推薦目錄

categorical 在 Khairul Azim Instagram 的最佳貼文

2020-05-09 16:48:22

"As-Salaam Alaikum, fasting 6 days of Shawwal when one has enjoyed a delicious and nurturing meal -- one does not jump up from the table and race off ...

  • BorntoDev

    categorical 在 BorntoDev Facebook 的最讚貼文

    2021-06-24 11:24:02
    有 114 人按讚

    🔥 สวัสดีทุกคน วันนี้แอดจะพาเพื่อน ๆ มารู้จักกับการทำ One-Hot Encoding ใน Machine Learning กันนน มีรายละเอียดยังไงบ้างนั้น ไปดูกันเลยจ้าาา
    .
    👉 One-Hot Encoding คือการทำข้อมูลที่เป็น Categorical ทั้งในรูปแบบมีลำดับ (Ordinal number) และไม่มีลำดับ (Nominal number) เปลี่ยนให้อยู่ในรูปแบบของ Binary Values ที่มีค่า 0 หรือ 1 ทำให้ง่ายต่อการนำข้อมูลไปใช้ต่อยอดกับ Machine Learning
    .
    🌈 get_dummies() จะทำการสร้าง df ขึ้นมาใหม่ตามรูปแบบของข้อมูลใน Column นั้น จากตัวอย่าง ข้อมูล Grade ของแต่ละคน มีรูปแบบข้อมูลเป็น F, C, A, B+ จึงทำให้ dummies มี Colum อยู่แค่ 4 ตัวนั่นเอง
    .
    borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน

  • 美國小兒科醫師 Peddy

    categorical 在 美國小兒科醫師 Peddy Facebook 的最讚貼文

    2020-03-21 06:45:20
    有 488 人按讚

    2020 non-US IMG Match Result 🎯

    今天是2020的Match Day。

    雖然很多學校都因為新冠病毒取消了Match Day Ceremony無法唱名慶祝🍻，這天對申請者來講永遠意義非凡。

    近幾年，non-US International Medical Graduate (IMG) match率年年升高。2017我match時non-IMG match rate是52.4%，今年已增加到61.1%。除了住院醫師職位越開越多之外，現在資訊流通、訊息交流頻繁讓IMG能充分準備也是原因之一👍。

    *non US IMG是指像我們這樣的”純種IMG”: 出生、醫學系都不在美國 。有另外一種IMG叫做US - IMG，大部分是去加勒比海、東歐等地讀醫學系的美國人

    對美國畢業生(MD)而言，最熱門科別是整形外科 Integrated Plastic Surgery (91.7%), 內兒科Medicine-Pediatrics (一次讀四年，畢業後可以拿到內科跟兒科兩個專科執照81%), 腦神經外科Neurological Surgery (87.5%), 骨科Orthopedic Surgery (80.8%), 耳鼻喉科Otolaryngology (88.6%), 胸腔外科Thoracic Surgery (84.2%), and 心血管外科Vascular Surgery (81.3%).

    Non US IMG比例比較高的則是內科 25.4%, 神經內科26.7%, 病理科 38.5%, 外科R0 (Surgery Prelim) 27.4%。其他還有影像診斷科 20.6% (但位子不多), 家醫科 9.3%, 精神科 7%。

    至於我最關心也最愛的兒科(Pediatrics-Categorical)，2812個位子裡有340個像我這樣的non US IMG = 12%。

    近年來台灣人突破了幾個non-US IMG比較少的科別，包括麻醉科 5.6%, 急診科1.1%, 婦產科 2.5%，外科(R1) 5.2.%。

    最後要特別恭喜我的同事，她上了皮膚科!! 美國皮膚科全國只提供31個位子，non US-IMG只有兩個人match!!! 真的超難的啦! 她很有毅力，好不容易今年要完成小兒科住院醫師訓練，之後又要繼續作三年的住院醫師。真是太厲害啦! ❤

  • 軟體開發學習資訊分享

    categorical 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文

    2020-02-19 11:11:51
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    講師 Soledad Galli ( http://bit.ly/2NYjKma ) 擁有生物學碩士學位、生物化學博士學位，並在倫敦大學學院和馬克斯普朗克研究所等知名機構擔任研究科學家 8 年以上的經驗。 她在癌症研究和神經科學等不同領域有科學出版物，她的研究在不同場合被媒體報導過。

    Soledad 還擁有布宜諾斯艾利斯大學生物化學教師4年以上的經驗，並曾在倫敦大學學院的研討會和教程中做出貢獻，並為多位理學碩士和博士學生提供指導。

    在她的職涯中，她掌握了資料分析、程式設計和機器學習的技能，並幫助金融和保險公司建立機器學習模型，以評估信用風險並防止欺詐。 她定期在倫敦的資料科學社群的資料科學會議分享知識，她希望通過部落格、文章、線上講座和課程等平台，觸及更廣的資料科學社群。

    這門課你將學習特徵工程如何進行和建立更強大的機器學習模型。

    從這 9.5 小時的課程，你會學到

    ✅包含缺失資料的預處理變數
    ✅從資料中丟失的值中捕獲資訊
    ✅成功地使用分類變數( categorical variables )
    ✅將分類變數的標籤轉換成能夠捕捉洞察力的數字
    ✅操縱和轉換數值變數，以提取最大的預測能力
    ✅將日期變數轉化為具有洞察力的特徵
    ✅應用不同的變數轉換技術，使特徵更具有預測性
    ✅自信地清理和變換資料整合為成功的機器學習模型建設

    https://softnshare.com/feature-engineering-for-machine-learning/

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