# AI

###### tags: `school`

去年報告時間大概40分鐘，今年兩個人老師說要報多點

- [第7章 最佳化演算法 Optimization Algorithms](/wGhVNfBlRAG4iGuRG2rDtA)
- [Data analysis report](/DI-Vk9NyT5uwSOxf-GzsOA)

## 1206

- KNN
- missing data insert

## 1122

- 損失函數 01
- SVM
- CE
- 花多點
- 梯度下降 05
- 例子
- 花多點
- L1就好

## 1025

- SVM的核心多少種
- hyper plane怎麼找
- kernel function解釋
- 問題1,2,3,4
- SVM實際範例
- 邏輯回歸範例
- 測算比
- 邏輯回歸推導公式
- 決策樹推導公式
- 決策樹吉尼係數

## 1018

- Confusion matrix
- ROC
- RMSE
- MAE
- MAPE
- AUC
- PR curve
- cos distance公式解釋
- hyper paramater
- grid
- random
- bayesian
- 舉例解釋
- overfitting
- underfitting

- Weka
- 期末流程
- 設定探勘目標
- 資料選擇
- 資料前處理
- 轉換資料
- 資料倉儲化
- 評估探勘結果
- 資料採礦
- 期末問題
- Data的input output
- 資料型態屬於NOIR哪個
- 編碼方式
- attribute selection
- 資料前處理
- 有無離散化
- weight是甚麼
- outliner的處理
- normalization
- 缺值處理
- 評估模型
- confution matrix...
- 評估結果
- 模型展示

## 1004

要學習，不快樂
總之通通舉例

- feature normalization
- 從NOIR講起
- 甚麼是特徵正規化
- 為什麼要正規化、例子
- Categorical feature
- 類別型特徵和他們的編碼介紹
- 編碼原因
- 組合特徵
- 甚麼是組合特徵、如何處理高維特徵、舉例
- 問卷的編碼
- 特徵轉向量編碼怎麼做
- 如何找到有效組合特徵
- 決策數例子
- 四個文字表示模型各一個例子
- Bag of words
- N-gram
- topic
- word embedding
- LDA簡單講
- 07把知識點講一講
- 下採樣
- sampling是要解決甚麼問題
- 資料不平衡問題會有甚麼影響

報到13章

## 0927

統計的神秘NOIR
- nominal
- ordinal
- interval
- ratio

## Dark Theme CSS

{%hackmd theme-dark %}