Sign in Subscribe

algorithm

SVM คือ อะไร

SVM คือ อะไร

SVM ย่อจาก Support Vector Machine เป็น Machine Learning Algorithm ประเภท Supervised Learning มีเป้าหมาย คือ หา Hyperplane ใน N-dimensional Space โดยที่ N คือ จำนวน Features เพื่อใช้ในการ Classify Data Points ทำไมถึงใช้ SVM 1. มีประสิทธิภาพใน High-dimensional Space 2. ยังคงมีประสิ

Linear Regression คือ อะไร

Linear Regression คือ อะไร

เป็น Supervised Learning Algorithm ที่ใช้ในการ Model และวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่าง ตัวแปรอิสระ (Dependent Variable) และ ตัวแปรตาม (Independent Variables) มีเป้าหมาย คือ หาเส้นตรงที่ Fit กับข้อมูลได้ดีที่สุด ภายในช่วง (Range) ที่พิจารณา ในทางคณิตศาสตร์

LSTM คือ อะไร

LSTM คือ อะไร

LSTM ย่อจาก Long Short-Term Memory ถือเป็นประเภทหนึ่งของสถาปัตยกรรมแบบ Recurrent Neural Network (RNN) อยู่ในกลุ่มของ Deep Learning ถูกออกแบบให้จดจำ Patterns ในช่วงเวลานานๆ มีประสิทธิภาพสำหรับปัญหาการทำนายที่เป็น Sequential เนื่องจากสามารถเก็บข้อมูลก่อนหน้าและนำมาร่วมใช้ในการประมวลผลได้ สามารถแก้ปัญหา Long-term Dependency ได้

DBSCAN Clustering คือ อะไร

DBSCAN Clustering คือ อะไร

ย่อจาก Density- Based Spatial Clustering of Applications with Noise ถือเป็น Machine Learning ประเภท Unsupervised Learning ใช้ในการจัด Cluster เป็น Density-based Clustering จัด Cluster โดยพิจารณาจากบริเวณที่มีความหนาแน่น โดยบริเวณที่มีความหนาแน่นน้อยอาจถูกพิจารณาเป็น Noise 🟢 ข้อดี * รูปร่างของ

Pros & Cons ของ Machine Learning Algorithms ที่นิยมใช้

Pros & Cons ของ Machine Learning Algorithms ที่นิยมใช้

ใน Blog นี้ จะพูดถึง Pros (ข้อดี) และ Cons (ข้อเสีย) ของ Machine Learning Algorithms ต่างๆ ที่นิยมนำมาใช้งาน Linear Regression 🟢 ข้อดี * ง่ายในการ Implement และ มีประสิทธิภาพในการ Train * สามารลด Overfit ได้ โดยใช้ Regularization * ใช้งานได้ดี เมื่อ Dataset มีความสั