學習筆記
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AI900 X 學習筆記 X 英文名詞對照
分群(叢集)為非監督式學習，不需要使用標籤好的資料進行訓練，模型觀察數值或特徵的相似性來分組。
考試的重點：何種情況下使用分群？
AI900學習筆記 X 考題重點 X 英文名詞對照
分類模型和迴歸模型一樣，都是監督式機器學習(Supervised ML)，不同的是，迴歸模型預測的是數值，而分類模型是判斷某個資料點屬於哪一類。
了解分類模型，以及如何評估分類模型的優劣。
AI-900 X 學習筆記 X 英文專有名詞對照
迴歸模型就是用來預測數值的工具，它會依據訓練資料中已知的特徵與已知的標籤(答案)來學習。
本文包含：迴歸模型原理、如何評估模型好壞？
AI-900系列 X 筆記整理 X 心智圖
機器學習(Machine Learning)，基本概念就是用過去觀察的資料，預測未知的結果或值。例如：冰淇淋店結合歷史銷售數據+天氣紀錄，根據天氣預測，推測未來銷售額。
什麼是監督式學習與非監督式學習？分類和分群怎麼辨別？
收藏了無數文章、懂了很多道理，卻總覺得自己仍在原地踏步？學習的困境，問題往往不在方法不夠多，而是忽略了那套看不見的內在運作系統。這次，羊羹我試著將這個「學會如何學習」的內在系統拆解開來，從心態地基、處理引擎到調節方向盤，希望能和大家一起，找到讓努力真正開花結果的施力點。
我們是不是都曾在學習路上感到困惑，好像再怎麼努力，成果總是起伏不定，進步的階梯似乎脆弱得一踩就碎。這也是羊羹我過去長久以來的困擾，直到後來才發現，問題可能出在我們從未想過要去打開學習過程中的那個「黑盒子」。
2025/07/06
許多事物真的不是努力就有滿意的結果 也許方法 資源甚至流程 時間掌控都沒問題 但總是差強人意 比如您提到的“蕃茄炒蛋” 這是專治小朋友不開胃的必殺料理 紅通通的顏色（科學研究紅 橘 黃色調能提升食慾 所以餐桌布以這三色做基調能為餐點加分 辣椒咖哩薑黃……蔬果的演化） 酸甜口感 炒蛋的香味拌飯最適宜
看似簡單不過的家常菜能做好的並不多 因為是偏甜的調味但因為佐白飯慣常鹹香取向 一般摻入的糖份過於保守因而走味 要不就是太酸或不夠酸（酸也促進食慾）另外還有一個竅門：蕃茄醬 光憑生鮮蕃茄散發不出蕃茄的美味 所以起鍋前摻入蕃茄醬可以補足修飾酸甜味和鮮明色澤
任何事物有無‘’慧根‘’超級重要 有些人看幾眼嚐味道就能七八分像還原這道料理 有些人按食譜作法 量匙調味 食材重量精算 火候大小控制 時間掐秒 上桌並未得好評 能吃但不一定美味 匠氣太濃 就像唱匠與唱將之分。
關於工作有個說法：有些工作需要天賦 有些需要訓練 所有的工作都需要苦幹。
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我們似乎都活在一種資訊焦慮裡，總想用更快的速度去追趕不斷湧現的新知，卻時常感到徒勞無功。這也曾是羊羹我長久以來的困擾，直到我發現，真正的關鍵，從來就不在於學得多快，而在於我們如何「消化」所學。讓我們一起放慢腳步，試著從被動的苦工玩家，蛻變為自己知識世界的遊戲設計師，重新找回那份充滿樂趣的掌控感。
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我們或許都有過類似經驗，花大半天做的精美筆記，最後卻只感動了自己。羊羹我過去也一直在這個無效努力的循環中打轉，後來才發現，問題或許不在我們不夠努力，而是從一開始就搞錯了筆記的真正意義。這趟探索將分享一套完整的思考體系，讓我們一起從辛苦的抄寫員，蛻變為聰明的知識建築師。
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學習路上，我們總不免陷入「是不是自己太慢」的焦慮。羊羹我也是過來人，後來才明白，真正的高手享受慢下來的深刻，並將途中的不適當作成長的信號。這會是一場關於學習的思辨，希望能與我們一同在承認無知的謙遜中，找到那份屬於自己的、更安穩的精通之道。
