Sign in Subscribe

machine learning

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

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

Data Scientist Interview Q/A

Data Scientist Interview Q/A

ตัวอย่าง 10 คำถามด้านเทคนิคเรื่อง Machine Learning ที่พบบ่อยในการสัมภาษณ์งานตำแหน่ง Data Scientist 1) อธิบาย Linear Regression Model และ สมมติฐานในการนำไปใช้งาน Regression ถือเป็น Supervised Learning อันหนึ่ง โดยที่ Model ได้รับการ Train จาก Data ที่มี Target (หรือ

Supervised vs. Unsupervised Learning

Supervised vs. Unsupervised Learning

ใน Blog นี้ จะพูดถึงประเภทของ ML Algorithms ได้แก่ Supervised Learning, Unsupervised Learning และ Semi-supervised Learning Supervised Learning ในทางปฏิบัติมีการใช้งาน Supervised Learning เป็นส่วนใหญ่ คือ การที่เรามี Input Variable (X) และ Output Variable (y) โดยใช้ Learning Algorithms เพื่อ Map จาก Input ไปยั