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scikit-learn新手的晉級：實作各種機器學習解決方案

為了解決訓練資料測試資料的問題，作者GavinHackeling 這樣論述：

使用scikit-learn探索各式機器學習模型，實作多種機器學習演算法   　　機器學習是近年的熱門話題，它將電腦科學與統計學結合在一起，打造智慧又有效率的模型。你可以使用機器學習提供的強大演算法和技術，來自動化任何分析模型，而scikit-learn正是一個優秀的Python機器學習函式庫，它可以實作多種機器學習演算法，是非常好用的工具。   　　本書詳細介紹一系列機器學習模型和scikit-learn的使用技巧。從機器學習的基礎理論講起，涵蓋了簡單線性迴歸、KNN演算法、特徵提取、多元線性迴歸、邏輯斯迴歸、單純貝氏、非線性分類、決策樹迴歸、隨機森林、感知器、支援向量機、類神經網路、K

-MEANS演算法等重要話題。   　　本書亦詳細討論資料預處理、超參數最佳化和整體（ensemble）方法。你也將學會使用scikit-learn的API，從分類變數、文本和影像之中提取特徵，一步步建立改善模型效能的專業直覺。   　　適用讀者 　　本書適合機器學習領域的工程師，也適合想要了解scikit-learn的資料科學家。   　　在這本書中，你將學到： 　　・基本概念簡述，如「偏誤」和「變異數」 　　・建置能夠分類文件、識別影像及偵測廣告的系統 　　・使用「線性迴歸」和「KNN」預測連續變數的值 　　・使用「邏輯斯迴歸」和「支援向量機」對文件和影像進行分類 　　・使用「裝袋法」和「

提升法」建立估計器整體 　　・使用K-MEANS集群發現資料中的隱藏結構 　　・在常見任務中評估機器學習系統的效能   　　【下載範例程式檔案】 　　本書的程式碼是由GitHub託管，可以在如下網址找到： 　　github.com/PacktPublishing/Mastering-Machine-Learning-with-scikit-learn-Second-Edition

訓練資料測試資料進入發燒排行的影片

使用AI晶片電梯樓層面板辨識之自主移動機器人

為了解決訓練資料測試資料的問題，作者許家銘 這樣論述：

第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 文獻回顧 21.2.1 跨樓層服務型機器人回顧 21.2.2 導航回顧 31.建圖 32.定位-自適應蒙地卡羅定位法 73.軌跡追蹤控制 101.2.3 電梯按鈕偵測與辨識 121.3 論文架構 13第二章 導航車硬體架構與設計 142.1 整體硬體架構 142.2 移動平台Pioneer 3 – DX 152.3 AI晶片開發板Mipy 162.4 串列式機械手臂與六軸機械手臂 172.5 運算核心 222.6 電力系統 242.6.1 第一版電梯樓層面板辨識的自主移動機器人供電系統架

構 252.6.2 第二版電梯樓層面板辨識的自主移動機器人系統架構 262.6.3 自製雙輸入單輸出不斷電供電系統 282.7 Hokuyo 雷射測距儀 302.8 無線AP/路由器 312.9 Aim觸控螢幕 32第三章 跨樓層導航機器人系統架構設計 333.1 ROS機器人作業系統 333.2 電梯樓層面板辨識之自主移動系統架構 393.3 跨樓層功能 45第四章 移動載具區域定位與物件辨識定位 474.1 基於距離感測器的定位校正 474.2 電梯按鈕的辨識 504.2.1 訓練工具 511.資料庫工具(Create database to

ol)： 512.訓練工具(Training tool)： 513.推論工具(Inference tool)： 514.2.2 訓練資料量的增加 514.2.3 神經網路訓練 524.2.4 實際應用 564.3 基於影像的物件定位校正 58第五章 機械手臂的運動控制 635.1 正逆向運動學之分析與模擬 635.1.1 二維平面機械手臂正向運動學 635.1.2 二維平面機械手臂逆向運動學 645.1.3 正逆向運動學分析與模擬 655.2 按壓電梯按鈕之控制策略 675.2.1 按壓電梯按鈕流程 675.2.2 按壓電梯按鈕控制策略 71第六章 實驗

結果 726.1 實驗環境介紹 726.2 實際建圖流程介紹 736.3 基於距離感測器定位校正實驗 776.3.1 電梯外的校正情形 786.3.2 進電梯的校正情形 786.3.3 電梯內的校正情形 796.3.4 實驗討論 796.4 電梯按鈕的辨識實驗 796.4.1 訓練資料&測試資料 796.4.2 電梯樓層面板按鈕辨識實驗 826.4.3 實驗討論 846.5 基於影像定位校正實驗 856.5.1 電梯外影像定位校正 851.離線測試 852.實際測試 866.5.2 電梯內影像定位校正 871.離線測試 872.實際測試 886.

5.3 實驗討論 886.6 機械手臂定位誤差實驗 886.6.1 實驗一 891.實驗方法 892.實驗數據 903.實驗結果分析 906.6.2 實驗二 921.實驗方法 922.實驗數據 933.實驗結果分析 936.6.3 實驗討論 946.7 跨樓層導航實驗 956.8 實驗討論 99第七章 結論與未來展望 1007.1 結論 1007.2 未來展望 100參考文獻 102自傳 105學術成就 106

scikit-learn機器學習（第2版）

為了解決訓練資料測試資料的問題，作者（美）加文·海克 這樣論述：

近年來，Python語言成為了廣受歡迎的編程語言，而它在機器學習領域也有很好的表現。scikit-learn是一個用Python語言編寫的機器學習演算法庫，它可以實現一系列常用的機器學習演算法，是一個好工具。 本書通過14章內容，詳細地介紹了一系列機器學習模型和scikit-learn的使用技巧。本書從機器學習的基礎理論講起，涵蓋了簡單線性回歸、K-近鄰演算法、特徵提取、多元線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、非線性分類、決策樹回歸、隨機森林、感知機、支持向量機、人工神經網路、K-均值演算法、主成分分析等重要話題。 本書適合機器學習領域的工程師學習，也適合想要了解sciki

t-learn的數據科學家閱讀。通過閱讀本書，讀者將有效提升自己在機器學習模型的構建和評估方面的能力，並能夠高效地解決機器學習難題。

ATSC 3.0的機器學習通道估測

為了解決訓練資料測試資料的問題，作者鍾宇弼 這樣論述：

ATSC 3.0為美國進階電視系統委員提出之數位電視標準。本論文使用ATSC 3.0系統產生的資料做機器學習，並以一維機器學習、二維機器學習方式做通道估測。我們針對不同pilot 個數、不同訓練與測試的資料子載波訊雜比、不同訓練通道與測試通道所做估測之比較，並以傳統一維通道估測與二維通道估測為比較的基準，在論文的最後探討機器學習參數優化。我們使用的機器學習軟體為scikit-learn與TensorFlow的Keras套件。訓練的通道模型為TU-6與Long-Delay通道模型，測試的通道模型為TU-6、Long-Delay、Brazil B、及Brazil D通道模型。