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在 hyperparameter產品中有9篇Facebook貼文，粉絲數超過5萬的網紅軟體開發學習資訊分享，也在其Facebook貼文中提到， 學習如何使用 Python 寫基因演算法( Genetic Algorithm )的程式，以及如何最佳化機器學習演算法的性能 https://softnshare.com/machine-learning-optimization-using-genetic-algorithm/...
同時也有10000部Youtube影片，追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル，也在其Youtube影片中提到，...
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hyperparameter 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最讚貼文
2021-10-01 13:19:08![post-title]()
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hyperparameter 在 大象中醫 Youtube 的最讚貼文
2021-10-01 13:10:45![post-title]()
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hyperparameter 在 大象中醫 Youtube 的最讚貼文
2021-10-01 13:09:56![post-title]()
hyperparameter 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳貼文
學習如何使用 Python 寫基因演算法( Genetic Algorithm )的程式，以及如何最佳化機器學習演算法的性能
https://softnshare.com/machine-learning-optimization-using-genetic-algorithm/
hyperparameter 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文
🔥 NT330 特價中
課程已於 2021 年 8 月更新
學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !
本課程的主題包括 :
資料探索與視覺化
神經網路和深度學習
模型評估與分析
Python 3
Tensorflow 2.0
Numpy
Scikit-Learn
資料科學與機器學習專案和工作流程
在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
轉移學習( Transfer Learning )
影像辨識和分類
訓練/測試並交叉驗證
監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
決策樹和隨機森林
整體學習( Ensemble Learning )
調整超參數( Hyperparameter Tuning )
採用 Pandas 資料框解決複雜任務
採用 Pandas 處理 CSV 檔
採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
如何為你的分析清理並準備你的資料
K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
支援向量機( Vector Machines )
迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
配合 Google Colab 採用 GPUs
https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/
hyperparameter 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答
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課程說明
在本課程中，你將了解什麼是超參數( hyperparameters )，什麼是遺傳演算法( Genetic Algorithm )，以及什麼是超參數最佳化( hyperparameter optimization )。
在本課程中，你將應用遺傳演算法最佳化支持向量機( Support Vector Machines )和多層感知器神經網路( Multilayer Perceptron Neural Networks )的性能。超參數最佳化將在兩個資料集上完成，一個用於預測建築物冷熱負荷的迴歸資料集，以及一個關於將電子郵件分類為垃圾郵件和非垃圾郵件的分類資料集。 SVM 和 MLP 將被應用於資料集而不進行最佳化，並將其結果與最佳化結果進行比較。
到本課程結束時，你將學到如何使用 Python 寫遺傳演算法程式，以及如何最佳化機器學習演算法以獲得最佳性能。
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