機器學習演算法分類的問題，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

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決機器學習演算法分類的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

機器學習演算法分類進入發燒排行的影片

利用運轉數據分析資料探討真空泵浦預測維護機制

為了解決機器學習演算法分類的問題，作者劉哲維 這樣論述：

維護成本是所有製造工廠總營運成本的重要部分。本文介紹了真空泵浦自我診斷和預測性（或預防性）維護技術，利用運轉中的真空泵浦感測器將實時監控關鍵數據用作預測性維護 (PdM) 技術的案例研究，透過更深入地了解真空泵浦系統關鍵參數對性能的影響來改進維護計劃。本研究提出一種真空泵浦預測性維護機制的方法，利用真空泵浦狀態變量的自適應參數模型，大大減少了進行自我診斷所需的數據大小及其計算時間。該系統旨在透過資料探勘方法在故障發生之前檢測出潛在異常。本研究在實驗流程上應用分類迴歸樹 CART和決策樹J48演算，透過計算與操作相關的預測變量，並結合機器學習演算法與特徵預測策略，進行真空泵浦運轉狀況之預測，可

讓真空泵浦無預警停機之損失降到最低，並提高設備機器產能與能效。本文數據資料收集使用“直接測量”而不是概率測量，這種方法可以生成明確的數據，真空泵浦系統故障預測準確率超過 90% 。研究結果顯示，此方法在監控和診斷真空泵浦預測性維護方面非常有效且成功。

AI策略|人與企業的數位轉型

為了解決機器學習演算法分類的問題，作者AlexCastrounis 這樣論述：

　　創造更好的體驗和商業成功架構    　　「對於有興趣了解AI並開啟其優勢的企業領導層和管理者來說，這是一本必讀之書。Alex Castrounis簡化了複雜的主題，以便任何人都可以開始在其組織內運用AI。」 —Dan Park Uber總經理兼執行長    　　「Alex Castrounis一直站在幫助組織理解AI前景並利用其優勢的最前沿，同時避免了許多可能破壞成功的陷阱。在這本必讀的書中，他向我們分享了他的專業知識。」 —Dean Wampler博士 Fast Data Engineering副總    　　如果你是高階經理人、管理者或任何對在組織內運用AI感興趣的人，這本書就是你

的指南。你將了解AI是什麼、學習如何識別AI機會，並發展和執行成功的AI願景和策略。Alex Castrounis是企業顧問、前IndyCar工程師和競賽策略師，他檢視了AI的價值，並向你展示如何發展出對人和企業都有益的AI願景和策略。    　　AI是令人興奮、強大且改變遊戲規則的；但太多AI提案以失敗告終。在本書中，你將探索實施AI提案的風險、注意事項、權衡和限制。你將得知透過好的AI解決方案和以人為中心的產品，如何能創造出更好的人類體驗和更成功的企業。    　　‧使用本書的AIPB架構，透過AI進行端到端的、目標驅動的創新和價值創造  　　‧為利害關係者(包括企業、客戶和使用者)定義出

與目標一致的AI願景和策略  　　‧透過關注科學創新和AI準備度和成熟度等概念，成功運用AI  　　‧了解企業領導層對於追求AI提案的重要性

以機器學習演算法分類洋蔥網路流量

為了解決機器學習演算法分類的問題，作者陸弘博 這樣論述：

隨著加密封包和新應用程式的出現，網際網路流量的分析變得愈來愈困難了。我們藉由提出三類機器學習演算法能使用的強大特徵，和一套建立分類器的標準作業程序來解決這個問題。我們提出的三類特徵分別為方向改變、變換方向前的封包數和變換方向前的位元組數。方向改變和流量改變方向的頻率有關；變換方向前的封包數是每個流量改變其方向以前，總共累積了幾個封包；變換方向前的位元組數是每個網路改變其方向以前，總共累積了幾個位元組。比較用我們提出的特徵訓練出來的分類器和前人提出的特徵訓練出的分類器的平均召回率，神經網路從43.34%進步到58.29%，隨機森林從77.73%進步到82.97%，K-近鄰算法從55.17%進步

到73.93%, XGB 從77.62%進步到81.91%，支持向量機從17.17%進步到41.94%, LGB 從80.92%進步到85.19%，決策樹從72.03%進步到82.53%。提出的標準作業程序從洋蔥網路的 Pcap 檔開始。從它們抽取出流量之前，我們會先過濾雜訊和一些特定封包。抽取出的流量會被更進一步切割成較短的流量，我們再計算這些較短流量的特徵。在把特徵餵給機器學習演算法前，我們還會對特徵做一些處理。把處理後的特徵餵給機器是這個標準作業程序的最後一部。這個標準作業程序的特別之處在於其彈性。怎麼過濾封包、怎麼切割流量和怎麼處理特徵，都是能調整的。所以任何機器學習演算法，都能用這套

標準作業程序訓練出一個令人滿意的分類器。以下是各演算法實際訓練的平均召回率：神經網路能達95.65%，隨機森林能達到92.72%，K-近鄰算法能達到84.03%，XGB 能達到93.18%，支持向量機能達到90.49%，LGB 能達到94.37%，決策樹能達到89.43%。我們的貢獻在於(1) 我們提出了三類強大的特徵，幫助機器學習演算法訓練分類器。(2) 我們發展出了一套標準作業程序來訓練洋蔥網路流量的分類器。藉由我們提出的特徵和標準作業程序，網路服務提供者和洋蔥網路能在不傷害使用者隱私的情況下，大幅改善使用者體驗。我們希望這能讓洋蔥網路吸引更多使用者，進而使其變成一個更安全的覆蓋網路。洋蔥

網路的使用者能對僅有網路一部份控制權/了解的壞蛋完全匿名，包括駭客、殘暴的政府等等。而整個網路也能在洋蔥網路有龐大流量時保持通順。