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機器學習實戰的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
機器學習實戰的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊清鴻,陳宗和,陳瑞泓,王雅惠寫的 文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索 ：使用 Excel 和陳宗和,楊清鴻,陳瑞泓,王雅惠的 超圖解資料科學 ✕ 機器學習實戰探索：使用 Python都 可以從中找到所需的評價。
另外網站分享一些机器学习在实际问题中的应用案例和经验也說明：实战 案例的选择标准：为了帮助读者更好地理解机器学习在实际问题中的应用，我们挑选了五个具有代表性的实际应用案例。这些案例涵盖了不同行业、不同 ...
這兩本書分別來自旗標 和旗標所出版 。
淡江大學 機械與機電工程學系碩士班 楊智旭所指導 余政益的 支持向量回歸對攻牙機加工參數最佳化之研究 （2021），提出機器學習實戰關鍵因素是什麼，來自於支持向量回歸、支持向量機、田口實驗法、螺帽攻牙機、倒傳遞神經網路(BPN)、python。
而第二篇論文中原大學 資訊管理學系 洪智力所指導 黃柔螢的 運用意見探勘技術於類別不平衡資料集 （2021），提出因為有 意見探勘、類別不平衡、TF-IDF、SMOTE、SVM、AUC的重點而找出了 機器學習實戰的解答。
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文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索 ：使用 Excel
為了解決機器學習實戰 的問題，作者楊清鴻,陳宗和,陳瑞泓,王雅惠 這樣論述：
資料科學、機器學習是近來最夯的關鍵字，引發的學習熱潮從未間斷，如果您正尋找資料科學、AI 的入門書，本書就是您的 Mr. Right！ 【獨家資料科學 5 步驟，記牢、做熟這 5 步就夠了！】 只要上網 google "資料料學" 一定會發現，出現的關鍵字實在超級廣，包括 AI、機器學習、程式設計、資料視覺化、數學、統計...等等，這麼雜到底怎麼開始？總不可能通通碰過一輪？！ 初學者看這本最適合！本書大聲告訴您：「資料科學沒那麼複雜！」，只要跟著書中精心設計的「資料科學 5 步驟」，記牢、做熟這 5 步就夠了！ 問個感興趣的問題 → 資料取得 → 資料處
理 → 探索性資料分析 → 機器學習做資料分析 【用 Excel 輕鬆實作機器學習，跟複雜的程式說掰掰！】 機器學習 (Machine Learning) 是資料科學實作非常重要的一環，很多書都告訴您必須碰程式，這也讓非 IT 背景的初學者相當苦手，本書正是程式苦手者的超級救星！Excel 是多數人都很熟悉的工具，這本書能讓各種不同學習背景和工作性質的讀者受惠，再也不限 IT 背景才能學。 再者，用程式來實作機器學習雖然「省事」，卻也「省略很多事」，若沒有自己細心研究，可能連資料集長什麼樣子都模模糊糊；而在訓練機器學習模型時也是一樣，程式往往把模型封裝成內部在做什麼都神
神祕祕的黑盒子，三兩下就告訴您「模型訓練好了！」，到頭來只能虛虛地感覺自己「好像」學會了。 反觀 Excel 除了易學，還多了能細細觀察模型內部運作細節的優點！首先，數據資料都清清楚楚攤在儲存格上，再也不是看不到摸不到！而本書所介紹的【線性迴歸】、【KNN】、【K-Means】、【深度學習】等機器學習演算法，只需用到簡單幾個的 Excel 函數就可以輕鬆操作，讀者可以觀察公式清楚看出模型各階段的數據是怎麼算出來的；最後，書中各模型的工作表佈局和配色也都經過精心安排，希望透過種種設計讓讀者更容易掌握模型細部的運作細節！ 本書特色 □ 用最熟悉的 Excel 馬上可以動手做！
□ 精心設計豐富插圖，每一頁都有感！ □ 零數學公式、統計符號，輕鬆學會資料科學、機器學習！ □ 機器學習實戰演練：線性迴歸分析、KNN 分類、K-Means 分群、深度學習分類 □ 範例滿載！一次不熟換個範例多 run 幾次保證讓您會！
機器學習實戰進入發燒排行的影片
本集主題：「流量為王!迎接TikTok時代：百萬播主實戰上線，TikTok經營操作大公開」介紹
訪問作者：蕭聰傑 HUGO
內容簡介：
領先二步是先烈，領先一步是先驅！
站在全球短視頻龍頭的肩膀，一起在TikTok浪尖上再創事業新高峰。
自媒體當道，運用TikTok建立個人品牌，百萬粉絲不是夢。
《紐約時報》曾將此App 評為「可能是現存唯一真正令人愉悅的社交網路……，成功催生了大批影響力人物，這些用戶擁有數百萬粉絲，在青少年中有著家喻戶曉的地位」，其國際市場影響力已超越騰訊。
TikTok 因COVID-19 疫情，在全世界的居家令下，成為當時（2020 上半年）全球手機應用程式下載量第一名。
迎接5G 時代，短視頻思維當道
影片已經超越傳統娛樂媒體的角色，成為主流傳播，也成為現代年輕人的重要表達媒介。
透過自媒體經營個人品牌，有些人可以成功建立自己的專業形象，從而找到更多商業機會或職涯貴人，甚至有專業的自媒體經營者透過系統化的知識教學，在「數位學習」趨勢正興盛的現在成功變現！
官方認證銀牌播主的超導流教戰攻略
就算是新手上路，也能夠坐擁流量池的第一步！
每一個影片誕生的初期都在一個初級流量池內，影片會被推薦給那些最有可能對內容感興趣的用戶。然後，根據第一批用戶對影片產生的行為回饋，機器會生成對影片品質的評價，從而決定影片是否進入下一個流量池，並獲得更大的流量推薦。
對TikTok來說，點讚量、評論量、轉發量、完播率是爆紅關鍵！
數據思維：熱搜無權限，成功無上限
數據時代下，經營頻道都應講究「成效」，所有影片都應能獲取數據資料，但真的有正確「解讀」數據的人少之又少，甚至連「累積數據」的方式都是錯誤的。
換句話說，你正拿著錯誤的數據得到錯誤的結論，並執行錯誤的創作策略。本篇告訴你，在TikTok裡該如何取得數據，如何因應數據思考策略。
看懂數據，才能把流量變現金！
作者簡介：蕭聰傑 HUGO
◎學歷：英國財管碩士
◎專業經歷
勁牛學院聯合創辦人
TikTok官方認證創作者
中華網紅自媒體發展協會常務理事
麥肯錫外聘稽核
美爽爽化妝品財務長
出版社財務顧問、理財顧問
ERP導入系統整合
◎榮譽事蹟
TikTok一個月百萬流量頻道：「財富小百科」
2020年2月26日開始TikTok 創作，在摸索中成長；開始時以圖文加上音樂的方式呈現視頻，提供會計、財務等專業知識予用戶，幸運地在同年4 月即獲得TikTok 邀約申請銀牌創作者，5 個工作天即入選為銀牌創作者。
2020 年4 月成為第102 個官方核准的銀牌創作者，到2021 年3 月將近一年的時間，只有133 個TikTok 官方核准的銀牌以上創作者；增加的21 個創作者中，另有5 個官方核准創作者是由我協助達成。
2020 年6 月，開始陷入和其他創作者一樣的困境，因為持續付出並沒有得到相對的回報；TikTok 也沒有任何獲利的管道，不少優質的官方認證創作者因為無法獲利而退出TikTok。
由於會計財務出身，對數字的敏感度極高，開始研究中國大陸抖音，蒐集很多數據，發現TikTok 簡直是當年Facebook 的翻版，甚至於未來發展更甚於當年的Facebook；同年，除了輔導4 位創作者達到銀牌認證，也開始將所學建立一套SOP。
創作者想達到官方認證並不難，只要知道方法，再來就是堅持信念持續創作，貢獻價值給平台及用戶，時間會證實一切。
作者粉絲頁： 勁牛學院⎪網路自媒體趨勢工廠
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支持向量回歸對攻牙機加工參數最佳化之研究
為了解決機器學習實戰 的問題，作者余政益 這樣論述：
螺帽在工業用加工零件占有相當大的占比， 在需求極大的狀況下，對於良率的要求，產能的要求也跟著變大，本研究所使用的T系列螺帽攻牙機，主要用來加工車用螺帽的螺紋部分，重點改善的課題就是減少不良率與增加產能，然而以上問題會牽涉到許多原因，例如牙攻與皮帶輪的規格、GH值等等，而更換這些參數組合在進行全因子實驗會需要大量的時間與成本，所以希望有辦法能夠在不耗費大量成本的強況下改善這些課題。 近年來隨著人工智慧的崛起及更多演算法的精進，支持向量回歸被廣泛應用在多種領域，因此本論文就是利用支持向量回歸對於牙攻柄真直度、刀具頭型/具的溝與牙數目、牙攻與刀柄同心度、GH值、減速機皮帶輪直徑、馬達皮帶輪直徑、
彈簧線徑等加工參數的排列組合來預測出最佳的產能，利用支持向量回歸建模所需樣本少的特性，以田口法中的直交表減少所需的參數組合，使用建立好的類神經網路與支持向量機的最佳化預測模型進行運算、比較進而找出適配的預測法，再以此最佳的預測模型進行全因子實驗找出最佳的產能
超圖解資料科學 ✕ 機器學習實戰探索：使用 Python
為了解決機器學習實戰 的問題，作者陳宗和,楊清鴻,陳瑞泓,王雅惠 這樣論述：
資料科學、機器學習是近來最夯的關鍵字, 所引發的學習熱潮從未間斷。然而初學的你只要稍微上網搜尋可能會發現, 資料科學涉及的領域實在超～級～廣, 包括 AI、機器學習、程式設計、資料視覺化、數學、統計...等等, 一拖拉庫的名詞都與資料科學沾上邊；相關書籍更是不少, 各書的切入點明顯都不一樣, 卻都一致高喊「我帶你學資料科學！」讓初學者看得更花了, 對於如何入門愈來愈沒頭緒... 這麼雜到底怎麼學？AI、統計、Python / R 程式語言...通通碰過一輪？ 先看完這本書再說！與其雜亂無章東學西學, 本書大聲告訴你：「資料科學沒那麼複雜！」, 只要跟著書中精心設計的「資
料科學 5 步驟」： 問個感興趣的問題 → 資料取得 → 資料處理 → 探索性資料分析 → 機器學習做資料分析 「記牢」、「做熟」這 5 步就夠了！ [鐵了心就是要你會！利用 Colab ✕ Python 反覆操演] 在各步驟中, 我們會帶你用 Colab 免費雲端平台以及 Python 這個超夯工具動手操演多個資料科學經典案例, 讀者可以從過程中逐步吸收資科科學乃至於機器學習各階段要處理的「眉眉角角」。 要是做過一輪還不熟沒關係, 我們換個範例多 run 幾遍！幾輪下來一定會對資料科學的內涵更加清晰, 也會對機器學習在其中所扮演的角色有更深刻的認識！
[圖解爆棚, 隨便翻閱都有感] 更棒的是, 學習資料科學、機器學習免不了會碰到許多看起來很難懂的數學公式, 實作時也得學習各種陌生的 Python 語法, 為此作者特別在書中設計大量插圖, 協助你有效率地理解內容；而每一章最前面的「學習地圖」更可以幫你隨時掌握學習脈絡, 有這些超圖解的「加持」, 讓你遇到再複雜的概念也不怕！ 本書特色 ★ 精心設計豐富插圖, 每一頁都有感！ ★ 零數學公式、統計符號, 輕鬆學會資料科學、機器學習！ ★ 用最夯的 Colab + Python 動手實作 ★ 機器學習實戰演練：線性迴歸分析、KNN 分類、K-Means 分
群... ★ 範例滿載！一次不熟換個範例多 run 幾次保證讓你會！
運用意見探勘技術於類別不平衡資料集
為了解決機器學習實戰 的問題，作者黃柔螢 這樣論述：
隨著資訊蓬勃發展，越來越多機器學習的應用，使用大量的資料去訓練模型，在醫學領域發現類別不平衡的問題，不平衡的結構式資料造成訓練模型無法正確分類，並透過採樣技術去解決此問題，本研究使用採樣技術對不平衡的非結構式資料探討改善成效，運用意見探勘技術於電影評論資料集，做出不同比例的不平衡資料集，使用TF-IDF 向量模型與過採樣技術 SMOTE、Borderline SMOTE、ADASYN 以及欠採樣技術 RandomUnderSampler、ClusterCentroids、NearMiss 來改善資料不平衡情形。機器學習的分類演算法使用 SVM 來訓練模型，並透過 AUC、精準率、召回率以及
f1-scroe 等驗證指標來探討改善成效，透過實驗結果發現六種採樣技術對不同比例的不平衡資料集都有改善，其中以 Borderline SMOTE 效果最好，AUC 最高達到 0.97，SMOTE 以及ADASYN 有達到 0.95，另外三種欠採樣技術則落在 0.73~0.90，雖然有改善不平衡，但訓練出來的模型沒有比平衡資料集訓練出來的模型還要好，對意見探勘領域，此研究發現可以減少蒐集少數類別樣本的成本，未來可以運用在其他產業的非結構式資料集。