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Python機器學習實踐

為了解決機器學習 ppt的問題，作者 這樣論述：

本書介紹機器學習經典算法的原理、實現及應用，並通過綜合案例講解如何將實際問題轉換為機器學習能處理的問題進行求解。本書配套源碼、PPT課件、習題答案、開發環境與QQ群答疑。 本書共分14章。內容包括k近鄰算法、樸素貝葉斯、聚類、EM算法、支持向量機、決策樹、線性回歸、邏輯回歸、BP神經網絡經典算法，以及垃圾郵件分類、手寫數字識別、零售商品銷售量分析與預測、個性化推薦等綜合案例。本書算法首先給出了數學原理及公式推導過程，然後給出算法實現，最後所有算法及案例均以Python實現，方便讀者在動手編程中理解機器學習的經典算法。 本書適合Python機器學習初學者、機器學習

開發人員和研究人員使用，也可作為高等院校計算機、軟件工程、大數據、人工智能等相關專業的本科生、研究生學習人工智能、機器學習的教材。

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應用機器學習於軟體定義網路之異常控制器的檢測機制

為了解決機器學習 ppt的問題，作者吳峻豪 這樣論述：

隨著近年來通訊技術的進步及巨量資料的需求，智慧行動裝置及互聯網設備的普及，使得網路流量逐步的增長，傳統網路架構已不堪負荷逐漸龐大的流量。為了有效緩和網路的問題，進而提出一個新形態網路架構，名為軟體定義網路(Software Defined Network, SDN)。此技術透過集中式的管理應對網路的控管狀態，可程式化的配置提高網路效能。SDN的網路架構分為三個平面：控制平面(control plane)、應用平面(application plane)、資料平面(data plane)。在控制平面中的SDN控制器可以制定合適的路由規則，滿足在應用平面中使用者對於網路服務的需求。而在資料平面中的

OpenFlow交換機接收到來自SDN控制器的命令之後，執行處理封包的動作，可以動態地調整來應對不斷變化的網路環境，也可以透過程序的配置管理、保護和優化網路資源。由於集中式管理的優勢和靈活度高的特性，使得SDN控制器被視為劫持與入侵的主要目標。有鑑於機器學習的蓬勃發展，在檢測識別方面，機器學習演算法擁有比人工更加有效率的偵測能力，機器學習著重於訓練電腦從資料集中學習並可從中進行改進，隨著不斷改善不斷的增加訓練的資料量，使判別能力逐漸提高。現今機器學習也廣泛的存在人們生活周遭，如：智慧醫療、電子晶圓檢測及語音識別等等。本論文提出應用機器學習於軟體定義網路之異常控制器的檢測機制。本技術著重使用機器

學習分類演算法來檢測SDN網路環境中的控制器是否具有惡意行為，SDN控制器利用OpenFlow協定可以收集網路狀態，將資料進行前處理後，使用十三種機器學習的演算法進行模型訓練，再用四種評估指標來評斷模型好壞，接著挑選出具有高度準確率的模型，最後擷取特徵輸入給模型進行分析SDN控制器的行為，透過模型分析的結果使網路管理人員有更好的應對方式。

Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)

為了解決機器學習 ppt的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 　　第二版和第一版做比較，增加下列內容： 　　★：全書增加約50個程式實例 　　★：網路趨勢，了解輿情 　　★：網路關鍵字查詢 　　★：YouBike資訊 　　★：國際金融資料查詢 　　★：博客來圖書排行榜 　　★：中央氣象局 　

　★：租屋網站 　　★：生活應用 　　下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： 　　★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 　　★：認識約定成俗的協議robots.txt 　　★：從零開始解析HTML網頁 　　★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 　　★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 　　★：說明lxml模組 　　★：XPath方法解說 　　★：css定位網頁元素 　　★：Cookie觀念 　　★：自動填寫表單 　　★：使用IP代理服務與實作 　　★：偵測IP 　　★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML 　　★：認識適用大

型爬蟲框架的Scrapy模組 　　在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： 　　☆：國際與國內股市資訊 　　☆：基金資訊 　　☆：股市數據 　　☆：人力銀行 　　☆：維基網站 　　☆：主流媒體網站 　　☆：政府開放數據網站 　　☆：YouBike服務網站 　　☆：PTT網站 　　☆：電影網站 　　☆：星座網站 　　☆：小說網站 　　☆：博客來網站 　　☆：中央氣象局 　　☆：露天拍賣網站 　　☆：httpbin網站 　　☆：python.org網站 　　☆：github.com網站 　　☆：ipstack.com網站API實作 　　☆：Google API實作 　　☆：Facebook

API實作 　　探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： 　　★：CSV檔案格式 　　★：JSON檔案格式 　　★：XML、Pickle 　　★：Excel 　　★：SQLite 　　在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： 　　☆：URL編碼與中文網址觀念 　　☆：將中文儲存在JSON格式檔案 　　☆：亂碼處理 　　☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 　　☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 　　☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載

聆聽與產生語音歷程之腦波訊噪比對語音機器識別正確率的影響

為了解決機器學習 ppt的問題，作者丁歆真 這樣論述：

本研究旨在探討EEG腦波訊號中的語音包絡特徵，並透過選取具有語音包絡特徵的EEG訊號片段，作為機器學習模型的輸入訊號，以改善EEG訊號訊噪比過低的問題。本研究使用12個華語單字詞作為目標語音，受測者被指示在聆聽提示語音後，實際或想像複誦目標語音，並且由腦波記錄儀同時紀錄受測者語音接收、公開式言語及隱蔽式言語三種狀況下的EEG腦波訊號。在本研究中，首先透過不同時間延遲找尋EEG訊號中與語音包絡訊號相關性最高的段落，接著再比較以「與語音包絡訊號相關性高的EEG段落」和「固定時間長度的EEG訊號」作為ResNet18的輸入資料時的辨識表現，以說明EEG訊號中語音包絡特徵訊噪比的重要性。研究結果顯示

，在語音接收、公開式言語及隱蔽式言語三個階段的EEG訊號的最高相關性皆可達中度相關以上。在單次紀錄（single-trial）的狀況下，公開式語音階段固定剪輯500 ms長度的4分類正確率為53.57%，剪輯「與語音包絡訊號相關性高的EEG片段」的4分類正確率為50.00%；隱蔽式言語階段固定剪輯前500 ms長度的4分類正確率為39.29%，剪輯「與語音包絡訊號相關性高的EEG片段」的4分類正確率為35.71%。而若將平均3次「與語音包絡訊號相關性高的EEG片段」作為輸入訊號時，公開式言語階段的4分類正確率為70.00%，隱蔽式言語階段的4分類正確率為50.00%，兩種產生語音狀況皆可達到本

研究中最高的分類正確率。綜合上述研究結果，本研究說明無論是在語音接收、公開式言語及隱蔽式言語的EEG腦波訊號中都有追蹤語音包絡的現象。然而單獨以時間剪輯將這些帶有語音包絡追蹤的EEG段落取出作為機器學習模型的輸入訊號，並不足以大幅改善EEG腦波訊噪比低的問題。在將這些與語音包絡訊號具有相關性的EEG段落取出後，仍需進一步提高EEG訊號中語音包絡特徵的訊噪比，才可提升機器學習模型的辨識表現。