algorithm

K-fold Cross Validation เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพถูกนำมาใช้ใน Machine Learning (ML) เพื่อประเมิน (Evaluate) ประสิทธิภาพของ Model ป้องกันการเกิด Overfitting โดยทำการ Split dataset ไปเป็น k subsets ทำการ Train model จำนวน k ครั้ง ที่ Subsets ต่างๆ กัน จากนั้น

เป็นเทคนิคที่จัดอยู่ในประเภทของ Unsupervised Learning ใช้สำหรับการลดจำนวนมิติของข้อมูล (Dimensionality Reduction) ถูกนำมาใช้ในการประมวลผลข้อมูลก่อนหน้า (Data Pre-processing) เนื่องจากการใช้ข้อมูลที่มีมิติจำนวนมาก สำหรับ Train Machine Learning Model อาจส่งผลทำให้ประสิทธิภาพของ Model แย่ลง มี

อ่าน Ep.1 ได้ที่ https://www.nerd-data.com/intro_ml_ep1/ Part 2 : Reinforcement Learning (RL) * ในที่สุด เราก็มีบางอย่างที่ใกล้เคียง AI  * ในบทความหลายฉบับ บอกว่า RL คือ สิ่งที่อยู่ระหว่าง Supervised และ Unsupervised แต่จริง ๆ แล้วมั

เนื้อหา * ทำไมถึงต้องมี Machine Learning (ML)   * Part 1 : Classical Machine Learning (Traditional ML) * 1.1) Supervised       I) Classification   II) Regression * 1.2) Unsupervised   I)  Clustering   II) Dimensionality Reduction   III) Association Rule * Part 2 : Reinforcement Learning (RL)  * Part 3 : Ensemble Methods   * I) Stacking   II) Bagging   III) Boosting * Part 4