新聞、電商、金融三足鼎立：自動化擷取網站內容的成功應用
如何網站內容的自動化擷取，例如新聞文章、商品價格、商品評價? 在網絡時代，資訊爆炸般增長的情況下，網站內容的自動化擷取已經成為一種重要的技術手段。這種技術可以自動化地從網站中提取所需的數據，包括新聞文章、商品價格、商品評價等，從而提高工作效率，減少人力成本。...
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Albert Perez
2023年11月21日讀畢需時 6 分鐘
機器學習的利劍：支持向量機在預測和分類中的關鍵
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種強大的機器學習算法，主要用於分類和回歸問題。它的核心思想是在特徵空間中找到一個最優的超平面，能夠將不同類別的樣本點有效地分開。
Kate Garcia
2023年10月19日讀畢需時 5 分鐘
資料預測：探索機器學習實作與 Kaggle 競賽
Kaggle作為一個知名的機器學習競賽平台，吸引了全球數據科學家和機器學習愛好者的參與。本文將深入探討機器學習實作的關鍵步驟，從資料的準備到預測模型的訓練與優化，並通過Kaggle競賽案例來展示這些步驟的實際應用
Lin Chen Xi
2023年10月18日讀畢需時 6 分鐘
解決梯度消失和模型收斂問題的革命性模型：ResNet
CNNs在圖像識別、物體檢測和語音識別等領域取得了顯著的成果，隨著網路的深度不斷增加，深度CNNs面臨著一些挑戰，如梯度消失和模型收斂問題。
Carl Parrish
2023年10月8日讀畢需時 3 分鐘
AI智能化：智慧預測老年疾病風險，房價預測，信用風險評估，預測廣告點擊率
線性迴歸的實際應用案例在不同領域中展示了機器學習的強大能力和廣泛應用。這些案例通過建立數學模型和分析大量數據，幫助企業和機構做出準確的預測和評估，優化決策和流程。隨著機器學習的不斷發展
Kate Garcia
2023年9月18日讀畢需時 12 分鐘
Numenta：AI的金融領域運作腦神經科學與HTM模型
Numenta的核心技術HTM基於腦神經科學原理，它模擬了大腦皮質神經元之間的連接和信息處理過程，在金融數據的分析和預測方面具有獨特的優勢，在金融市場的數據分析中，HTM可以捕捉到時間序列數據中的模式和趨勢，並用於預測市場走勢和風險，HTM還能夠自適應地學習和調整模型，以應對市場
Albert Perez
2023年9月11日讀畢需時 6 分鐘
如何利用線性迴歸評估信貸風險和老年疾病
線性迴歸的應用非常廣泛，在金融領域它可以用於預測股票價格的波動趨勢，幫助投資者做出明智的投資決策，在醫學領域線性迴歸可以用於預測患者的病情發展，幫助醫生制定個性化的治療計劃，在市場營銷領域線性迴歸可以用於預測用戶的購買行為，幫助企業制定有效的銷售策略
chun
2023年5月23日讀畢需時 13 分鐘
學習如何透過機器學習線性迴歸優化Google AdWords廣告投放、Uber派送車輛、Amazon優化庫存管理
線性迴歸在其他領域，如經濟學、市場營銷、人口統計學等，也有廣泛的應用。透過適當的數據準備、模型訓練和評估，線性迴歸模型可以提供有價值的預測和分析結果，幫助解決問題
Albert Perez
2023年3月17日讀畢需時 9 分鐘
AI進行股票投資的思路
通過使用機器學習演算法進行技術分析，來預測股票價格的走勢。這些演算法可以分析歷史價格資料、交易量等指標，説明預測未來的價格趨勢
WELCOME
Caterobot AI Magazine
卡特機器人 AI雜誌
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