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MMSAI 2 Before Starting Your BDA

MMSAI 2 - Before Starting Your BDA

Apr 12, 20261 min read

  • MMSAI
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  • 演算法
  • 時序分析

MMSAI 2 — Before Starting Your BDA執行流程

簡報:https://lms2020.nchu.edu.tw/media/doc/301268

本章節點

演算法與建模基礎

  • AI演算法分類
  • 建模的發展歷史

評估指標

  • LossFunction-vs-EvaluationMetric
  • Regression評估指標-MAE-MSE-RMSE-MAPE

時序預測的三大陷阱分析

  • 時間序列質化驗證
  • 時序預測的三大陷阱

資料類型

  • 資料類型與對應模型

模型專題

  • AutoEncoder
  • CNN的限制與改進
  • 訊號處理與Spectrogram

實驗設計與評估

  • 回歸與時序實驗設計
  • 分類與ConfusionMatrix
  • 分群與輪廓係數

Graph View

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  • 評估指標
  • 時序預測的三大陷阱分析
  • 資料類型
  • 模型專題
  • 實驗設計與評估

Backlinks

  • AI 演算法分類
  • AutoEncoder(AE)
  • CNN 的限制與改進
  • Loss Function vs Evaluation Metric(重要)
  • Regression 評估指標(MAE / MSE / RMSE / MAPE)
  • 分群與輪廓係數(Silhouette Coefficient)
  • 分類與 Confusion Matrix(必考)
  • 回歸與時序實驗設計
  • 建模的發展歷史
  • 時序預測的三大陷阱
  • 時間序列質化驗證
  • 訊號處理與 Spectrogram
  • 資料類型與對應模型

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