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本課程的目的是提供學生設計和開發自動駕駛車輛的主要知識。 課程提供了各種自駕駛車輛的實際經驗，例如機器學習和電腦視覺。 這些概念包括車道偵測、交通標誌分類、車輛 / 物件探測、人工智慧和深度學習等概念。 本課程針對希望獲得對自動駕駛車輛控制的基本理解的學生設計。建議修這門課的學生具備基本的程式設計知識。 至於其他主題，在起始的講座會廣泛涉及; 因此，沒有必要的先決知識，只要具備基本程式設計知識的學生都有辦法跟上。 參加這個自動駕駛汽車課程的學生將掌握無人駕駛汽車技術，這些技術將重塑交通運輸的未來。我們將涵蓋的工具和演算法包括:✅OpenCV✅深度學習和人工神經網路✅卷積( Convolutional )神經網路✅模板匹配( Template matching )✅HOG 的特徵提取✅SIFT 、 SURF、FAST 和 ORB✅Tensorflow 和 Keras✅線性迴歸和邏輯迴歸✅決策樹( Decision Trees )✅支援向量機( Support Vector Machines，SVM )✅Naive Bayeshttps://softnshare.com/autonomous-cars-deep-learning-and-computer-vision-in-python/

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2020-11-26 19:49:06 有 3 人按讚

🔥udemy 黑色星期五全站特價中

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。

https://softnshare.com/machine-learning-optimization-using-genetic-algorithm/

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2020-06-02 15:37:23 有 3 人按讚

本課程的目的是提供學生設計和開發自動駕駛車輛的主要知識。課程提供了各種自駕駛車輛的實際經驗，例如機器學習和電腦視覺。這些概念包括車道偵測、交通標誌分類、車輛 / 物件探測、人工智慧和深度學習等概念。本課程針對希望獲得對自動駕駛車輛控制的基本理解的學生設計。建議修這門課的學生具備基本的程式設計知識。至於其他主題，在起始的講座會廣泛涉及; 因此，沒有必要的先決知識，只要具備基本程式設計知識的學生都有辦法跟上。參加這個自動駕駛汽車課程的學生將掌握無人駕駛汽車技術，這些技術將重塑交通運輸的未來。

我們將涵蓋的工具和演算法包括:

✅OpenCV
✅深度學習和人工神經網路
✅卷積( Convolutional )神經網路
✅模板匹配( Template matching )
✅HOG 的特徵提取
✅SIFT 、 SURF、FAST 和 ORB
✅Tensorflow 和 Keras
✅線性迴歸和邏輯迴歸
✅決策樹( Decision Trees )
✅支援向量機( Support Vector Machines，SVM )
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By 工研院巨量資訊科技中心 - ITRI

2014-06-05 01:01:52 有 18 人按讚

熟悉機器學習 (machine learning) 領域的同好，一定知道在眾多 supervised learning models 中廣為人知的 SVM (support vector machine)。要使用 SVM 來做分類，不論你是使用 Java, C++, Python, R, Matlab, Perl, 或甚至是 OCaml, 你很可能正在使用 LIBSVM 這套 SVM 的實作程式庫。

我們非常榮幸邀請到 LIBSVM 的作者台大資工林智仁教授來擔任年會的 keynote speaker，林教授將分享他開發機器學習演算法以及應用機器學習在現實生活中涉及大數據的許多有趣但困難的問題。

大師現身說法的機會難得一見，請記得注意年會的開放報名時間，以免因名額有限而向隅。:)

http://twconf.data-sci.org/speaker/#cjlin

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巨量資料已成為全球資訊及服務的新趨勢，資產價值從過去有形轉變至無形，「資料」儼然成為企業最重要的資產之一，「資料」將成為資訊經濟時代的新石油。面對全球化的國際競爭，巨量資料分析將對未來我國產業產生優化，台灣長期以硬體組裝與生產為主，巨量資料分析技術將可強化我國在製造業，以及服務業的競爭力。巨資中心的成立任務有二，其一是建立智慧分析技術，協助資訊軟體業建立知識經濟核心能力；其二，是切入智慧分析應用，協助相關產業提昇生產力、創造新商機。巨資中心執行的策略將是善用工研院跨領域整合之優勢，選擇台灣具獨特優勢之應用領域切入；並結合Social, Local, Mobile、智慧聯網（Internet of Things；IOT）、開放源碼（Open Source）、開放資料（Open Data）等重要趨勢，與國內外產學研合作，加速帶動技術與產業的發展。巨資中心技術核心能量將涵蓋跨領域的需求，提供產業所需的智慧分析與機器學習演算法等核心技術，建構巨量資料及開放資料分析應用所需之運算平台，以巨量資料之創新應用情境來進行服務設計與商業模式，提供全方位的巨量資料解決方案。

巨量資料的智慧分析，透過跨領域應用，提供全方位的應用與服務解決方案。

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svm分類python 在 [問題] SVM分類器預測結果- 看板Python - 批踢踢實業坊的推薦與評價

作者zhichenyang1 (zhi)

看板Python

標題[問題] SVM分類器預測結果

時間Fri Jul 31 19:26:06 2020

想請問一個問題，盼各位高手解惑

我要把處理過後的資料，分成訓練集跟預測集，丟到一個SVM分類器，訓練集去讓分類器
學習，訓練後再把預測集丟到機器讓他預測，結果是好的，但是如果把新進的資料丟到機
器分類結果超怪

假設我有300筆資料，然後把他隨機分割成兩個，一個是訓練，一個是預測的，準確率很
好

把三百筆資料完全當訓練的，新的有30筆，結果卻很差

請問中間是出了什麼差錯？

--

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.216.231.127 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1596194768.A.AD0.html

→ roccqqck: 這種事不是常常發生嗎 07/31 19:37

推 LP9527: 偷偷跟你說，我鄰居的小孩寫了300題理化，期中考30分 07/31 20:49

→ rfvcxswed: 你datasets的size不一樣的話, 沒辦法比 07/31 21:14

→ rfvcxswed: 你得到的test error只是對於真正test error的估計, 07/31 21:15

→ rfvcxswed: test data size越大, test error的估計會越準確. 07/31 21:15

推 moodoa3583: overfitting?你acc.的變化是如何? 08/01 01:07

推 TitanEric: stratified sampling嗎 08/01 12:07

→ TitanEric: 你有做上面的事嗎 08/01 12:07

推 germun: 表示你取的資料特徵不夠好 08/01 14:02

推 NikolaTesla: 應該因爲你新資料的特徵分佈跟訓練資料不同。一個是 08/01 17:23

→ NikolaTesla: 擴大訓練資料的分佈範圍。另一個是更好的特徵擷取。 08/01 17:23

推 yuasa: 所以你要做cross validation、調參數，甚至試試其他algorit 08/01 20:59

→ yuasa: hm阿。也有可能sample不夠或沒有代表性。高度fit training 08/01 21:02

→ yuasa: dataset不代表就能精準預測training dataset以外的數據 08/01 21:02

→ Starcraft2: overfitting 重新作train_test_split 也可以稍微看 08/03 10:40

→ Starcraft2: 一下你的那300個和30個資料是不是長得不太一樣 08/03 10:41

→ Starcraft2: 另外看看能不能增加資料量到1000以上的量級幾百頗少 08/03 10:41

→ aassdd926: 這就是要開始做EDA的節奏 08/04 00:04

推 a78998042a: 簡單的說，你訓練集長的樣子，跟測試集差很多，就是兩 08/04 13:14

→ a78998042a: 個資料集分佈差異大。要嘛就是你樣本沒抽好，要嘛就是 08/04 13:14

→ a78998042a: 資料是有時間性的。 08/04 13:14

推 aidansky0989: 你的處理是怎樣處理，下採樣或過採樣的話，你有99.9 08/04 15:18

→ aidansky0989: 9%機率是過擬合 08/04 15:18

推 erre: 掰陳都是一直調參數調出來，你參數調的不夠多 09/02 11:10

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