บทความในหมวด numpy :: บล็อกของ phyblas ;囧; いつか見えた空 ~ φυβλαςのブログ

บทความในหมวด "numpy"

[2021/03/27] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๒๑: โครงข่ายประสาทแบบคอนโวลูชันสองมิติ

[2021/03/26] สร้างภาพอธิบายการคำนวณที่เกิดขึ้นในชั้นคอนโวลูชันสองมิติของโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้ manim

[2021/03/24] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๒๐: โครงข่ายประสาทแบบคอนโวลูชัน (CNN)

[2020/09/18] วิธีการมอนเตการ์โล

[2020/09/17] การทำมอนเตการ์โลห่วงโซ่มาร์คอฟ (MCMC) ด้วยวิธีการเมโทรโพลิสแบบอย่างง่าย

[2020/09/16] การสร้างค่าสุ่มด้วยวิธีการแปลงผกผัน

[2020/09/15] การสุ่มตัวอย่างด้วยวิธีการยอมรับและปฏิเสธ (คัดเอาหรือคัดทิ้ง) แบบอย่างง่าย

[2020/09/10] ความน่าจะเป็นเบื้องต้นสำหรับเขียนโปรแกรม บทที่ ๑๙: การคาดการณ์ค่าที่พารามิเตอร์การแจกแจงมีความไม่แน่นอน

[2020/09/07] ความน่าจะเป็นเบื้องต้นสำหรับเขียนโปรแกรม บทที่ ๑๗: การแจกแจงวิชาร์ตกับเมทริกซ์ความเที่ยงตรงของการแจกแจงแบบปกติหลายตัวแปร

[2020/09/05] ความน่าจะเป็นเบื้องต้นสำหรับเขียนโปรแกรม บทที่ ๑๕: การแจกแจงความน่าจะเป็นภายหลังของพารามิเตอร์จากความน่าจะเป็นก่อนหน้าสังยุค

[2020/08/31] ความน่าจะเป็นเบื้องต้นสำหรับเขียนโปรแกรม บทที่ ๑๓: ความแปรปรวนร่วมเกี่ยวและการแจกแจงแบบปกติหลายตัวแปร

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๖: การแบ่งเขตภาพโดยพิจารณาส่วนที่เชื่อมต่อกัน

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๕: การวิเคราะห์องค์ประกอบของเส้นเค้าโครง

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๔: การยุบย่อหรือคลุมล้อมเค้าโครง

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๓: การหาเส้นเค้าโครง

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๒: การกร่อน พองตัว และแปลงสัณฐาน

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๑: การวิเคราะห์ฮิสโทแกรมและปรับสมดุลสีภาพ

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๐: การแบ่งขาวดำโดยพิจารณาตามความสว่าง

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๙: การใช้ตัวกรองเพื่อค้นหาหรือเน้นส่วนขอบ

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๘: ตัวกรองคอนโวลูชันและการทำภาพเบลอ

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๗: การหมุนหรือบิดแปลงภาพ

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๖: การปรับขนาดและต่อเติมภาพ

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๕: การเติมรูปร่างต่างๆลงไปในภาพ

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๔: การจัดการสี

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๓: การประกอบรวมภาพ

[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๒: การอ่านเขียนไฟล์ภาพ

[2019/09/28] การบีบอัดข้อมูลรูปภาพด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก

[2019/09/21] การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักด้วย sklearn

[2019/09/16] การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) ด้วยการแยกค่าเอกฐาน (SVD)

[2018/09/04] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๙: ฟังก์ชันกระตุ้นแบบต่างๆ

[2018/09/02] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๘: การเร่งการเรียนรู้ด้วยแบตช์นอร์ม

[2018/08/30] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๗: การป้องกันการเรียนรู้เกินด้วยดรอปเอาต์

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๖: การแบ่งข้อมูลฝึกและข้อมูลตรวจสอบ

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๕: มินิแบตช์

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๔: ปัญหาการวิเคราะห์การถดถอย

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๓: การกำหนดค่าพารามิเตอร์ตั้งต้น

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๒: ออปทิไมเซอร์

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๑: การสร้างโครงข่ายโดยการนิยามขณะวิ่ง

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๐: การประกอบโครงข่ายขึ้นจากชั้นต่างๆ

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๙: การสร้างชั้นคำนวณไปข้างหน้าและแพร่ย้อนกลับ

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๘: การเรียนรู้ของเพอร์เซปตรอนหลายชั้น

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๗: เพอร์เซปตรอนหลายชั้น

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๖: การวิเคราะห์จำแนกประเภทหลายกลุ่ม

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๕: กราฟคำนวณและการแพร่ย้อนกลับ

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๔: อนุพันธ์และกฎลูกโซ่ของอาเรย์

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๓: ฟังก์ชันกระตุ้นและการเคลื่อนลงตามความชัน

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๒: การเรียนรู้ของเพอร์เซปตรอน

[2018/08/26] โครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑: เพอร์เซปตรอนชั้นเดียว

[2018/08/11] [python] สร้างชุดข้อมูลรูปร่าง ๕ ชนิด สำหรับใช้ฝึกการเรียนรู้ของเครื่อง

[2018/08/08] [python] ใช้ชุดข้อมูลดอกไม้เป็นตัวอย่างเพื่อทดสอบการเรียนรู้ของเครื่อง

[2018/08/05] [python] การทำแผนที่โยงก่อร่างตัวเอง (SOM)

[2018/08/02] การวิเคราะห์การจำแนกประเภทเชิงเส้น (LDA)

[2018/07/30] [python] การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักแบบเคอร์เนล

[2018/07/27] [python] การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักของข้อมูลที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง

[2018/07/24] [python] วิเคราะห์การถดถอยโดยใช้วิธีการเคอร์เนล

[2018/07/20] [python] วิเคราะห์การถดถอยโดยใช้ฟังก์ชันฐาน

[2018/07/16] สร้างข้อมูลกลุ่มรูปไข่ดาวเพื่อใช้ทดสอบการเรียนรู้ของเครื่อง

[2018/07/14] [python] สร้างเส้นโค้งฮิลแบร์ทสองมิติ

[2018/07/12] การทำเครื่องเวกเตอร์ค้ำยัน (SVM) โดยใช้ sklearn

[2018/07/09] วิเคราะห์จำแนกประเภทข้อมูลด้วยเครื่องเวกเตอร์ค้ำยัน (SVM)

[2018/06/09] [python] ทำความเข้าใจคอนโวลูชัน

[2018/05/25] [python] การสร้างค่าสุ่มด้วยการแจกแจงแบบปกติหลายตัวแปร

[2018/05/17] [python] วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรจากค่าความแปรปรวนร่วมเกี่ยวและสหสัมพันธ์

[2018/01/04] ใช้ h5py เพื่อบันทึกอาเรย์ numpy เป็นไฟล์ hdf5

[2017/12/28] [python] แยกแยะภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือด้วยวิธีการ k เฉลี่ย

[2017/12/24] วิธีการ k เฉลี่ยโดยใช้ sklearn

[2017/12/20] [python] การแบ่งกระจุกข้อมูลด้วยวิธีการ k เฉลี่ย

[2017/12/15] ความแตกต่างของการเรียนรู้ของเครื่องแบบมีและไม่มีผู้สอน

[2017/12/11] [python] การคัดเลือกค่าแทนลักษณะโดยวิธีการคัดเลือกย้อนกลับหลังตามลำดับ

[2017/12/07] [python] ใช้ชุดข้อมูลไวน์เป็นตัวอย่างเพื่อเรียนรู้เรื่องการคัดเลือกค่าแทนลักษณะ

[2017/12/02] [python] สร้างข้อมูลกลุ่มรูปจันทร์เสี้ยวเพื่อใช้ทดสอบการเรียนรู้ของเครื่อง

[2017/11/23] [python] แยกภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือด้วยต้นไม้ตัดสินใจและป่าสุ่ม

[2017/11/17] การทำป่าสุ่มโดยใช้ sklearn

[2017/11/11] [python] นำต้นไม้ตัดสินใจหลายต้นมารวมกันเป็นป่าสุ่ม

[2017/11/08] การทำต้นไม้ตัดสินใจโดยใช้ sklearn

[2017/11/05] [python] วิเคราะห์จำแนกประเภทข้อมูลด้วยต้นไม้ตัดสินใจ

[2017/11/02] [python] แยกแยะภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือด้วยวิธีการเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว

[2017/10/31] วิธีการเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัวโดยใช้ sklearn

[2017/10/28] [python] วิเคราะห์แบ่งกลุ่มข้อมูลด้วยวิธีการเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว (KNN)

[2017/10/24] [python] การวิเคราะห์เส้นโค้งการเรียนรู้เพื่อตรวจดูปัญหาการเรียนรู้เกินหรือเรียนรู้ไม่พอ

[2017/10/20] [python] การค้นหาค่าไฮเพอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมด้วยการตรวจสอบแบบไขว้

[2017/10/18] [python] การตรวจสอบแบบไขว้ k-fold เพื่อสลับเวียนข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนและตรวจสอบ

[2017/10/16] [python] วาดเส้นกราฟ ROC เพื่อประเมินผลการทำนาย

[2017/10/14] [python] ผลบวกลบจริงปลอม, ความเที่ยงและความระลึกได้, ค่าคะแนน f1

[2017/10/12] [python] การเก็บแบบจำลองที่เรียนรู้เสร็จแล้วไว้ใช้งานทีหลัง

[2017/10/10] วิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกด้วย sklearn

[2017/10/06] [python] แบบจำลองการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกที่พร้อมใช้งาน

[2017/10/02] [python] แนวทางต่างๆในการปรับปรุงวิธีการเคลื่อนลงตามความชัน

[2017/09/28] [python] การเรกูลาไรซ์เพื่อป้องกันการเรียนรู้เกิน

[2017/09/26] [python] การสร้างเมทริกซ์ความสับสนเพื่อวิเคราะห์ผลการเรียนรู้ของเครื่อง

[2017/09/24] [python] การแยกข้อมูลตรวจสอบกับข้อมูลฝึกเพื่อป้องกันการเรียนรู้เกิน

[2017/09/22] [python] แยกแยะภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือด้วยการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก

[2017/09/20] ชุดข้อมูลตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือของ MNIST สำหรับฝึกฝนการเรียนรู้ของเครื่อง

[2017/02/23] [python] สร้างแฟร็กทัลอย่างง่าย

[2016/12/28] [python] การทำมินิแบตช์ในการเรียนรู้ของเครื่อง

[2016/12/24] [python] จากการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นสู่ปัญหาการจำแนกประเภท

[2016/12/19] [python] วิเคราะห์การถดถอยพหุนาม

[2016/12/12] [python] วิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นแบบหลายตัวแปร

[2016/12/10] [python] วิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นด้วยเทคนิคการเคลื่อนลงตามความชัน

[2016/12/07] [python] เอนโทรปีไขว้ในการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก

[2016/12/06] [python] การสร้างฟังก์ชัน softmax

[2016/12/05] [python] วิเคราะห์จำแนกประเภทข้อมูลเป็นหลายกลุ่มด้วยการถดถอยโลจิสติกแบบมัลติโนเมียล (การถดถอยซอฟต์แม็กซ์)

[2016/11/27] [python] การสร้างจำลองข้อมูลเป็นกลุ่มก้อนขึ้นมาเพื่อใช้ทดสอบการเรียนรู้ของเครื่อง

[2016/11/24] [python] การทำข้อมูลให้เป็นมาตรฐานเพื่อการเรียนรู้ของเครื่อง

[2016/11/03] [python] วิเคราะห์จำแนกประเภทข้อมูลเป็นสองกลุ่มด้วยการถดถอยโลจิสติก

[2016/09/13] สร้างวิมานพระอินทร์แบบง่ายๆด้วย maya python

[2016/07/01] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๓๙: การอ่านและเขียนอาเรย์ลงไฟล์

[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๓๔: อาเรย์ของจำนวนเชิงซ้อน

[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๓๒: อาเรย์แนวทแยง และอาเรย์สามเหลี่ยม

[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๓๐: ความชันและอนุพันธ์เชิงตัวเลข

[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒๗: การแจกแจงความหนาแน่น

[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒๔: คัลเลอร์แม็ปและแผนภาพไล่สี

[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒๓: อาเรย์สามมิติ

[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒๑: การเปรียบเทียบอาเรย์

[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๑๙: ดัชนีบูลและดัชนีแฟนซี กับการคัดกรองส่วนประกอบในอาเรย์

[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๑๗: การคำนวณและวิเคราะห์ข้อมูลภายในอาเรย์

[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๑๕: การสุ่ม

[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๔: การตัดแต่งแก้ไขอาเรย์

[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๓: การคำนวณของอาเรย์

[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒: การใช้อาเรย์เบื้องต้น

[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๑: บทนำ

1月	2月	3月	4月
5月	6月	7月	8月
9月	10月	11月	12月

1月	2月	3月	4月
5月	6月	7月	8月
9月	10月	11月	12月

1月	2月	3月	4月
5月	6月	7月	8月
9月	10月	11月	12月

1月	2月	3月	4月
5月	6月	7月	8月
9月	10月	11月	12月

1月	2月	3月	4月
5月	6月	7月	8月
9月	10月	11月	12月

φυβλαςのβλογ
phyblasのブログ

บทความในหมวด "numpy"

囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧

~ 自己紹介 ~

目次

記事の類別

記事を検索

最新記事

おすすめの記事

月別記事

2024年

2023年

2022年

2021年

2020年

もっと前の記事

ไทย

日本語

中文

φυβλαςのβλογphyblasのブログ

บทความในหมวด "numpy"

囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧

~ 自己紹介 ~

目次

記事の類別

記事を検索

最新記事

おすすめの記事

月別記事

2024年

2023年

2022年

2021年

2020年

もっと前の記事

ไทย

日本語

中文

φυβλαςのβλογ
phyblasのブログ

　記事を検索

　最新記事

　おすすめの記事