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應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

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用隨機森林、羅吉斯迴歸、套索迴歸以及支援向量機等機器學習方法,以Python 程式語言建置機器學習模型並比較精確率、召回率、F1-分數等模型績效指標。本研究發現若E公司追求精確率以隨機森林模型績效較佳,若追求召回率則以支援向量機模型績效較佳。由套索迴歸係數顯示影響成交勝算的變數有「所在區域」、「上市櫃資訊」、「員工人數分箱」,所在區域結果顯示客戶為高雄市成交的勝算大於台北市、台北市成交的勝算大於台中市。上市櫃資訊結果顯示客戶為興櫃成交的勝算大於上櫃、上櫃成交的勝算大於一般企業。員工人數分箱結果顯示客戶公司是「員工人數2級」成交的勝算大於「員工人數1級」,「員工人數2級」和「員工人數3級」的客戶

成交勝算相近。 本研究成果顯示,E公司可以採用適當的機器學習模型,在新商機進入E公司客戶關係管理系統中時,第一時間識別潛在成交客戶,除幫助經理人優先投入銷售資源外,E公司更能以此成果為基礎,持續推動數位優化達成數位轉型,建立競爭對手難以模仿的數位優勢。

地政新法+全新解題:2021全新改版!地政士歷屆題庫完全攻略【專業科目四合一+國文】

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  ★2021全新改版!本版四大專業科目均經歷「大幅修法」,看強登老師鉅細靡遺、將全書解析修訂至「對應最新修法」,再搭配從20年以上教學經驗淬煉出的「超強申論題答題秘訣」→每題多拿2-3分,每科多拿8-10分→精準地寫出讓閱卷老師眼睛一亮、大方給分的精彩論述!★   2021全新版重點法規修訂諸如:   (1).土地登記規則(108.12.9修正公布、108.12.16施行)。   (2).稅捐稽徵法(109.5.13修正公布)。   (3).土地徵收條例施行細則(108.12.16修正公布)。   以及其他更多相關法規......。   很多有志於本張執照的考生來問強登老師:【要考取地政

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資報酬率   四、答題方法太差   若您也曾購買其他的考試用書時,您可以做個檢視,會發現同樣的題目,強登老師的解題方式與答題內容,就是與其他的出版品大異其趣,我們特別加以說明:   一、以閱卷老師的角度來思考:   我們的寫法融入了超強的答題技巧,整體的版面依照最佳的格式來編排,您學習到相同的模式之後,用這樣的方式來做,可以讓閱卷老師第一眼就覺得很舒服,獲得極佳的印象,給分當然慷慨。   二、以考生的角度來進行:   所有回答的內容均以最實際的作答方式來編寫,實用又有料,決不會像某些書中的寫法,讓人看不懂,或是內容太長,作答根本不能這樣寫,彷彿只是作者在賣弄學問而已。   三、以最佳的

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評估相位移法和傅立葉轉換法應用於結構光投影法進行橈動脈振動量測及連續血壓監測之初步研究

為了解決精準模型ptt的問題,作者丁炤元 這樣論述:

在現今社會中,心血管疾病可畏是全世界共同面對的一大問題,伴隨著死亡率上升的趨勢,血壓的監測至關重要。就目前而言,血壓的主要量測方法為聽音診斷法和示波振幅法,需使用脈壓袖帶阻斷血流進而量測血壓,但是脈壓袖帶的使用使得量測者感到不舒適且無法進行連續血壓量測,因此脈衝傳導時間法最具發展潛力,屬於非接觸連續式血壓量測方法,但由於血壓的形成較複雜,僅考慮體積流率、心率和脈衝傳導時間等參數並不足以描述血壓。因此本研究致力於開發考慮血管管徑變化量之血壓迴歸模型,用以優化僅考慮體積流率、心率和脈衝傳導時間之連續血壓量測方法。使用光學非接觸式結構光投影法中之條紋投影法的傅立葉轉換輪廓術和相位移輪廓數量測手腕橈

動脈脈搏振動作為血管管徑變化量之參數,以利血壓迴歸模型的使用。在光學量測架構中,DLP投影機投射之條紋週期為0.1295 mm,搭配46 fps連續拍攝之相機,與物體之間呈現三角關係,使用條紋分析和相位與高度轉換求得連續橈動脈脈搏振動。在結果方面,將橈動脈脈搏振動量測結果與商用儀器量測之心電圖和光體積描記法波形進行時序上心率和收縮峰值週期之間的均方根誤差評估,用以驗證光學量測架構在時序上展現足夠的精度描述橈動脈脈搏振動。在血壓迴歸模型分析方面,分成收縮壓和舒張壓各自進行迴歸分析,使用統計學之F檢定和t檢定檢驗血壓迴歸模型的預測能力和各項係數影響血壓之顯著性,共量測5位受試者,分為單一受試者分析

和複數受試者分析。在單一受試者分析結果方面,對同一位受試者收縮壓參數和舒張壓參數共量測2次,透過F檢定和t檢定結果發現,考慮血管管徑變化量之模型整體優於未考慮血管管徑變化量之模型,而2次量測的模型解釋能力與參數影響的趨勢相同,因此可以驗證血壓迴歸模型的再現性。複數受試者分析結果方面,考慮血管管徑變化量之血壓迴歸模型整體能解釋血壓與生理參數之間的關係的比例較未考慮血管管徑變化量之血壓迴歸模型模型來的高,平均約能提升收縮壓0.47 mmHg的精準度,而舒張壓平均約能提升0.17 mmHg。因此本研究能改善血壓的量測準確度問題。