機器學習的 步驟的問題，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 - 基礎篇

為了解決機器學習的 步驟的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

機器學習的 步驟進入發燒排行的影片

勞工高尿酸血症相關因子與機器學習預測評估

為了解決機器學習的 步驟的問題，作者邱昰桓 這樣論述：

研究背景：機器學習是一種不需顧慮變項間交互作用的一種疾病預測方法。而高尿酸血症是各種慢性疾病的生物指標之一，然而在2011年起我國政府所提供的常規健康檢查卻取消了尿酸的檢測。研究目的：透過機器學習的方法鑑別高尿酸血症的相關因子，並建立用於健康檢查的篩檢預測工具。研究方法：本研究數據來自於台灣北部某醫院的勞工健康檢查，使用迴歸分析找尋相關因子，並藉由迴歸係數估計因子對於尿酸的影響程度。機器學習部分則是利用10種之分類器，分別是羅吉斯迴歸、引導聚集算法、隨機森林、支持向量機、K-近鄰演算法、高斯單純貝氏分類器、梯度提升技術、自適應增強學習、極限梯度提升與多層感知器等十種分類器建立模型，並利用混淆

矩陣對模型的性能進行評估和比較，也使用Shapley additive explanation value (SHAP) 選擇重要特徵值。研究結果：3,667名參與者中有897 人患高尿酸血症，尿酸異常相關因子為年齡、性別、代謝症候群嚴重度指標、身體質量指數與肌酸酐。機器學習過程使用 4,319 筆經處理過的數據，利用SHAP值進行重要特徵值選擇，對尿酸異常的影響依序為肌酸酐與代謝症候群嚴重程度指標等。最佳模型為羅吉斯迴歸和梯度提升技術，兩者的模型的曲線下面積均為 0.78，若只使用排序前兩個主要特徵再次模型訓縣，其預測能力與原始模型相似。研究結論：高尿酸血症主要影響因子為肌酸酐及代謝症候群嚴

重度指標，我們可利用這兩個變項在健康檢查當中進行初步的高尿酸血症檢。本研究提供一種低成本且即時性的工具進行勞工高尿酸血症的預測，擴大研究對象、預測變數與進行前瞻性設計，並進一步提升模型鑑別能力。

財經時間序列預測：使用R的計量與機器學習方法

為了解決機器學習的 步驟的問題，作者何宗武 這樣論述：

　　本書為進階的教材，需要經濟計量方法和矩陣代數的基礎。時間序列預測是統計學裡非常實用的工具，不論是分析投資組合的數據、全球總經和金融市場，以及預測景氣循環變動等等，可以用過去的數據資料，預測未來趨勢，是可以符合實際決策需要的實用能力。   　　書中並介紹機器學習方法，機器學習不是指特定估計方法，學習指的是如何在資料結構中運算，以追蹤最小預測誤差的方法獲得最佳預測(tuning)。我們應用機器學習演算法訓練歷史資料，執行特徵萃取(features extraction)，再測試預測表現。依此建立一個可預測未來的模型，作為決策之用。   　　使用R語言進行時間序列預測是本書的一大特點，R語言

是統計學中普及且容易上手的分析工具，書中針對一個個資料分析步驟進行深度解說，教給讀者進行預測與評估的最實用方法。

銷售與存貨預測機器學習模型之研究—以毛豬交易為例

為了解決機器學習的 步驟的問題，作者陳怡璇 這樣論述：

本研究主要探討銷售與存貨之應用，針對目前國內外有關的銷售與存貨的研究，並且探討近年來毛豬的交易，本文利用Microsoft Machine Learning Studio (classic)裡面的Experiments進行機器模組的學習，在Azure的機器中建模並且完成了整個銷售與存貨預測的步驟，並使用了Python解釋器解讀內容。 本研究的銷售與存貨預測，主要是使用Microsoft Machine Learning Studio的內建演算法進行模組流程的編排與執行，並且使用了OpenData的開放資料來串接研究的資料，最後在google裡的Colaboratory進行資料的預估，產生出

來資料的預測。