MSE vs. MAE 差異比較
MSE（均方誤差）：
1️⃣ 對大誤差更敏感（平方放大效果）。
2️⃣ 更適合需要懲罰大誤差的應用，如醫療預測。
3️⃣ 單位是數據單位的平方，解釋性稍差。
MAE（平均絕對誤差）：
1️⃣ 對大誤差不敏感，對異常值更穩健。
2️⃣ 單位與原始數據相同，易於解釋。
3️⃣ 適合異常值較多的情境，如房價預測。
👉 簡單來說，MSE 重視大誤差，MAE 注重穩健性！
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2025/01/26
這本書旨在幫助創作者分享他們的過程並與受眾建立聯繫，而非僅僅是推銷自己。
## 第一章：你不需要是個天才
* **創造力不只是天賦，而是一種運作方式** 。
* 不要相信「孤獨的天才」神話，偉大的作品往往來自於一個互相支持、彼此學習的「群體」（**scenius**）
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2024/12/31
今年嘗試往不同領域去學習
甚至裸辭參加AI職訓班
雖然成長的幅度沒有想像的那麼好
但是至少是有成長的
期待未來的我
能夠持續學習
達到心中所想的目標
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2024/12/25
馬可夫鍊（Markov Chain） 是一種數學模型，用來描述一個系統在不同狀態之間的轉移過程，特點是未來的狀態只取決於當前狀態，而與過去的狀態無關。這種性質稱為馬可夫性質，即「無記憶性」。馬可夫鍊常用於統計學、機器學習、經濟學、生物學等領域。
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