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Naive Bayes是一種基於貝葉斯定理的機器學習分類演算法，適用於文本分類、垃圾郵件檢測及情感分析等任務。雖然假設特徵之間相互獨立，這在現實中不常成立，但其高效計算與穩定性使得在小數據集及高維度特徵空間中表現良好。
探索Few-Shot Learning如何在數據稀缺的情況下使機器學習模型迅速學習並做出精確預測。本文將介紹Few-Shot Learning的基本原理、核心策略，以及在實際應用。
數據洩漏是在機器學習和數據分析中，因不當使用資料而造成的模型性能評估錯誤。這篇文章探討數據洩漏的常見形式及其對模型可靠性的影響，並提供防範措施，如嚴格劃分數據集、僅對訓練集進行預處理和使用交叉驗證。瞭解這些概念有助於構建更穩健的數據驅動模型。
本文探討推薦系統的流程，從召回、粗排到精排及重排，分析各步驟在實務中的應用與挑戰。透過公司案例及小紅書的例子，以解釋如何在大量可選項目中精準推薦滿足用戶需求的項目，並強調效率的重要性。文章還指出了多樣性在推薦系統中的角色，以提升使用者留存率與滿意度。
本文探討四個關鍵的分類模型評估指標：準確率、精確率、召回率與 F1-Score。這些指標各自從不同角度反映模型的預測性能，理解它們的定義、計算方式和適用情境，能夠幫助您在數據分析和機器學習項目中做出更優的決策。
本文探討了聚類算法中常用的效果評估指標，包括內部和外部指標，並詳細介紹了輪廓係數、群集內距離平方和（WCSS）及Davies-Bouldin指數三種主要指標的計算方法、優缺點與應用場景。這些指標各有特點，適用於不同的聚類場景，有助於有效評估聚類質量，提升無監督學習的效能。
這篇文章深入探討了數據科學與機器學習中的主要聚類算法，包括 K-means、DBSCAN 和層次聚類。介紹了每種算法的工作原理、優缺點及其適用場景，幫助讀者理解何時選擇何種聚類技術。本文還提供了相關的程式碼範例，方便讀者進一步學習與實踐。
虛擬變數陷阱（Dummy Variable Trap）是指在進行One-Hot Encoding時，生成的虛擬變數之間存在完全多重共線性，影響回歸模型的準確性。透過具體的例子，本文探討瞭如何避免這個陷阱，以提升機器學習模型的效果與穩定性。
使用 BigQuery ML，讓 Data Analyst 可以在僅會 SQL 的情況下，建立預測模型，做到「快速分析多個特徵」給予客戶分群建議
Professional Machine Learning Engineer 考試心得 ｜Google Cloud
