消除口臭方法 相關
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搜尋結果
2023年4月13日 · 免費點我下載數據技能路線指南. 資料清洗 data cleaning 的方法. 資料清理主要包括以下幾個方面的方法：. 缺失值處理：對於缺失的數據，可以選擇填充、插值、刪除或保持不變，具體方法取決於資料的特性和缺失原因。. 填充：將缺失值替換為某個常數值 ...
2024年2月26日 · 微軟的研究結果發現，RAG 和微調模型確實都能讓 LLMs 的回答變得更為精準：與 GPT-4 的基本模型相比，RAG 的精準度增加的 5%、微調的精準度增加 6%，而微調模型搭配 RAG 的精準度則增加 11%。. 由此可見，RAG 可以用較低的訓練成本達到與微調模型差不多的表現，且 ...
- Label Encoding
- One-Hot Encoding / Dummy Variable
- 資料前處理中必須要做的處理
根據觀察資料，可以把字串的資料分成有序和無序的。最直覺的方法就是直接將「字串」轉換成一個對應的數字即可，這種方法我們稱為標籤編碼法（Label Encoding）。有序類別字串可以直接採用標籤編碼法，利用轉換後的大小關係維持資料間的順序。標籤編碼轉換後的大小會隱含資料間的順序關係。
但原本的資料如果是無序的類別字串直接使用標籤編碼法會有點問題，以這個例子來說，會讓原本應該無序的水果間產隱含大小的關係出現。而我們在模型當中，很常會使用「大小」來表示資料間的關係。 因此，無序類別字串轉數值會採用另一種方法，稱為是獨熱編碼（One-Hot Encoding）或虛擬變量（Dummy Variable）的方法。這種方式會將原本欄位的資料轉換鍋的欄位，藉此來維持資料就的無序關係。
我自己會把「資料清理」跟「型態調整」稱為是整個分析過程中一定要操作的部分，因為若沒有經由正確的處理方法會造成模型無法存取的狀況。另外根據 CrowdFlower Survey Results 調查的結果，在資料分析的階段 60% 的時間其實是在進行資料清理的。 CrowdFlower Survey Results 最後，你以為你是在做的是資料分析的工作，實際上其實是個資料黑手。 （本文轉載自資料工程師 WeiYuan 的文章 《資料前處理必須要做的事 – 資料清理與型態調整》） 想做數據分析或轉職數據分析師？你可以先準備好必備的「數據思維」
2024年3月29日 · 定義問題的目標和方法 目標：將一個抽象的問題轉化為一個「資料可解決的問題」。 方法： 明確目的：首先明確要解決的問題和目的。 前置研究：進行前置研究，了解問題背景。 量化指標：將問題轉化為可量化的指標。 例如，對於「如何提高產品銷量？
2024年3月7日 · 而由於我的筆記包含廣泛的領域，當我輸入的是「行銷規劃」，底下只會出現關於行銷的筆記；當切換到「樂理」，則只會推薦音樂相關的筆記。. 本文會先簡單介紹 RAG 的原理與優勢，接著分享我的實作經驗（相關的教學文章連結我整理在文末），並討論 RAG ...
2023年7月25日 · Interpretive 意義、價值、經驗. Decisional 決定、行動. 選擇關注點：第一步就是最後一步. 關注你的位移 (A—>B) 為什麼要使用 A → B 結構？. 刻意選擇 Growth mindset 視角. 培養你的後設認知. 不要浪費有效經驗. 狀態負面時去休息；狀態正面時做 reflection.
2024年2月20日 · Data Science Society 文章 提到的資料科學職涯路徑圖，說明 最常入門資料科學的三大背景為：資訊科學、數學與統計、商業知識 ，因為資料科學家的工作會運用到溝通、分析與建立模型。. 三者中 最重要的為「數學與統計能力」。. 資料科學需要去摸索並解決問題 ...
