以下為我在部落格撰寫的閱讀心得
三月的人氣排行以及點閱數

以下目前算到3/7日

(1)紅玫瑰與白玫瑰  55

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一、我的相關文章系列

(1)英文學習總整理




(2)家教老師推薦(3)書籍心得分享總整理(4)python相關資料整理
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一、程式跟著學

二、相關觀念與介紹

(1)有底線的命名

(2)命名空間(NameSpace)

(3)python是pass-by-value?還是pass-by-refer

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以下是 Week 14 的上課心得整理：

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1. Transformers 的基本概念

- 背景與應用：

- Transformers 最初由 Vaswani 等人於 2017 年提出，主要用於機器翻譯，但其通用性使其被廣泛應用於自然語言處理（NLP）和計算機視覺等多領域。

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以下是 Week 13 的上課心得整理：

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1. 循環神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）的基本概念

- 適用場景：

- 處理時序數據或序列相關的數據（例如：語言模型、時間序列預測）。

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以下是 Week 12 的上課心得整理：

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1. 卷積神經網路（CNN）的基本概念

- 應用範疇：

- CNN 是處理圖像分類和其他空間相關數據的主流方法，例如時間序列數據、文本、聲音等。

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以下是 Week 11 的上課心得整理

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1. 正則化技術

- 偏差-變異數取捨（Bias-Variance Tradeoff）：

- 正則化旨在降低測試誤差，即使訓練誤差可能略有增加。

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以下是 Week 10 的上課心得整理：

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1. 深度學習概論

- 定義與歷史：

- 深度學習是一種基於人工神經網路的機器學習方法，透過表徵學習實現數據驅動的建模。

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以下是 Week 09 的上課心得整理：

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1. 決策樹基礎

- 基本概念：

- 決策樹是一種可用於回歸和分類的模型，透過分割特徵空間來進行預測。

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以下是 Week 08 的上課心得整理：

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1. 維度縮減的重要性

- 意義：

- 在高維度數據中，維度縮減能加速學習模型的訓練，減少計算資源的使用。

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