Tensorflow 練習2: CNN
TensorFlow 練習：用卷積神經網路 CNN 辨識 MNIST 手寫數字，實作兩層 convolution + max pooling + dropout 架構，準確率達 97%~99%。
PYTHON 機器學習基石 LS-PLA
實作 Perceptron Learning Algorithm (PLA)：根據林軒田機器學習基石課程，從零實作 Naive PLA 與 Pocket PLA，解決 linear separable 二元分類問題。
Python reminder
Python 基礎筆記：變數宣告、字串 Escape 字元、Raw string，以及 %-formatting 與 str.format() 兩種輸出方式的比較與使用場景。
Tensorflow 使用GPUs
TensorFlow 使用 GPU 加速運算：用 tf.device() 指定 CPU/GPU 設備，搭配 log_device_placement 和 allow_soft_placement 設定確保運算順利分配。
Tensorflow 練習1 : Polynomial Regression
TensorFlow 練習：用神經網路擬合二維四次多項式 Polynomial Regression，介紹 tf.placeholder、tf.Variable、square error loss 和梯度下降優化器的基礎用法。
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