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資料預處理data preprocess的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Watson, Kevin,Honeybone, Patrick,Clark, Lynn寫的 Liverpool English 和Moore, Clement的 The Night Before Christmas Pop Up Book: A Pop-Up Edition都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立勤益科技大學 資訊工程系 陳瑞茂所指導 林珈如的 資料預處理於深度學習異常封包偵測之影響研究 （2020），提出資料預處理data preprocess關鍵因素是什麼，來自於入侵偵測系統、KDD Cup’99 Data、特徵選擇、資料預處理。
而第二篇論文國立交通大學 電機工程學系 黃育綸所指導 葉鎧瑋的 AFDM: 可支持分類模型推薦功能的自動化錯誤診斷機制 （2018），提出因為有 AI及專家系統、機器學習、錯誤診斷、多準則決策分析、工業4.0、工具機的重點而找出了 資料預處理data preprocess的解答。
除了資料預處理data preprocess，大家也想知道這些：
Liverpool English
為了解決資料預處理data preprocess 的問題，作者Watson, Kevin,Honeybone, Patrick,Clark, Lynn 這樣論述：
The Dialects of English series provides concise, accessible, authoritative and up-to-date documentation for varieties of English, including English-based pidgins and creoles, from all over the English-speaking world. Written by experts who have conducted first-hand research, the volumes are the m
ost obvious starting point for readers who would like to know more about a particular regional, urban or ethnic variety. The volumes follow a common structure, covering the context in which one clearly defined variety of English (or a number of closely related varieties) has been established as well
as their phonetics and phonology, morphosyntax, lexis and social history. Each volume concludes with an annotated bibliography and some sample texts. Previous volumes are listed below. Recent and forthcoming volumes are listed on the Volumes tab. Robert McColl Millar, Northern and Insular Scots (20
07) David Deterding, Singapore English (2007) Jennifer Hay, Margaret A. Maclagan & Elizabeth Gordon, New Zealand English (2008) Sailaja Pingali, Indian English (2009) Karen P. Corrigan, Irish English, Volume 1: Northern Ireland (2010) Sandra Clarke, Newfoundland and Labrador English (2010) Jane
Setter, Cathy S. P. Wong & Brian H. S. Chan, Hong Kong English (2010) Joan C. Beal, Lourdes Burbano Elizondo & Carmen Llamas, Urban North-Eastern English: Tyneside to Teeside (2012) Urszula Clarke & Esther Asprey, West Midlands English: Birmingham and the Black Country (2012) Advisory Bo
ard: David Britain (University of Bern, Switzerland) Kathryn Burridge (Monash University, Australia) Jenny Cheshire (Queen Mary University of London, United Kingdom) Alexandra D’Arcy (University of Victoria, Canada) Lisa Lim (The University of Hong Kong, China) Rajend Mesthrie (University of Cape To
wn, South Africa) Peter L. Patrick (University of Essex, United Kingdom) Peter Trudgill (University of Fribourg, Switzerland) Walt Wolfram (North Carolina State University, USA) To discuss your book idea or submit a proposal, please contact Natalie Fecher. For further publications in English linguis
tics see also our Topics in English Linguistics book series.
資料預處理於深度學習異常封包偵測之影響研究
為了解決資料預處理data preprocess 的問題，作者林珈如 這樣論述：
隨著網際網路的普及發展與需求提升，於網路安全相關領域中，網路入侵偵測系統（Intrusion Detection System, IDS）的建置備受高度重視，良好的入侵偵測系統可以有效遏止未經授權的訪問及惡意封包的駭入。現行研究中，資料預處理程序為研究中不可或缺的流程之一，數據資料的預處理會直接影響分類結果的好壞。入侵偵測相關研究中，大多使用演算法進行特徵選擇，選擇出高度相關或是鑑別度較高之特徵進行入侵偵測模型的訓練。然而，於特徵選擇的過程中，可能造成資料選擇的錯誤導致入侵偵測的誤判。此外，許多研究利用各種方式的標準化或正規化將數據資料集統一進行預處理，鮮少研究針對各資料集特徵屬性（Attr
ibute）間度量不一致進行探討。因此本文針對上述二者問題進行探討，匯入所有封包的特徵屬性資料，並使用神經網路模型進行自動化的特徵提取，以減少特徵選擇錯誤的問題；另於入侵偵測之網路封包度量不一致問題，提出有效的資料預處理方式進行改善。本研究以KDD Cup’99 Data作為研究實驗內容之資料集，於資料預處理過程中，先將資料集中各特徵各自進行標準化的程序（Standard Deviation Standardization）後，再將整個資料集中每筆封包資料進行量化（Data Quantization），量化後的資料使用Z字型的排列方式進行資料編排，最後再使用IDCT對編排後之資料進行圖像轉換。
最後將轉換後之灰階圖像匯入至簡易的神經網路模型中進行訓練。由本文實驗結果可知，本文提出之資料預處理方式結合簡易神經網路模型，於模型訓練過程中有良好的收斂結果；且分類模型擁有良好的分類能力，從實驗結果可獲得高達94%以上的召回率(recall rate)；同時即使將封包資料以較小的圖像亦可獲致相似的結果，證實本論文之資料預處理可以直接影響網路封包分類檢測之效果。
The Night Before Christmas Pop Up Book: A Pop-Up Edition
為了解決資料預處理data preprocess 的問題，作者Moore, Clement 這樣論述：
This magnificent Christmas Eve poem is brought to life in this pop-up edition of the #1 New York Times best seller The Night Before Christmas. ’Twas the night before Christmas, when all through the house, Not a creature was stirring, not even a mouse... This holiday season enjoy everyone’s favor
ite Christmas Eve poem with this beautiful pop-up book. Every child knows the words to this captivating story, and this delightful edition provides an exciting 3D reading experience for children and parents alike. Join Dasher, Dancer, Prancer, Vixen, Comet, Cupid, Donder, and Blitzen and dash your w
ay through these dynamic pages. Not only will this Christmas poem spread holiday cheer, it will engage your child and encourage a love of reading. This edition includes: - 3D pop-up elements that offer a new take on this nostalgic Christmas classic - A beautifully designed hardcover with an embosse
d foil-stamped cover - Clement C. Moore’s original text, including a nod to Dutch references in the poem, specifically the Dutch name ＂Donder,＂ which translates to ＂thunder＂ - Stunning artwork by #1 New York Times best-selling illustrator Charles Santore. Start a new family tradition this year or
carry on your own with this illuminating edition of a timeless tale. You’ll be sharing this holiday classic with children and family for years to come. The work of New York Times bestselling children’s book illustrator Charles Santore has been widely exhibited in museums and celebrated with recognit
ions such as the prestigious Hamilton King Award, the Society of Illustrators Award of Excellence, and the Original Art 2000 Gold Medal from the Society of Illustrators. He is best known for his luminous interpretations of classic children’s stories, including The Little Mermaid, Alice’s Adventures
in Wonderland, Snow White, and The Wizard of Oz.
AFDM: 可支持分類模型推薦功能的自動化錯誤診斷機制
為了解決資料預處理data preprocess 的問題，作者葉鎧瑋 這樣論述：
目前製造業已廣泛使用工具機，以提升自動化生產的效率。藉由現代化技術的協助，工具機能提供比以往更精細的加工過程。然而，高度自動化的製造流程仰賴工具機運作時的穩定度。機械磨耗不僅劣化加工料件的品質，更可能降低生產效率。對於工廠管理者而言，預先診斷出工具機的故障情形、減少意外停機時間、提升產品品質是他們最關心的議題。但是因為環境和機具特性不一，即使管理者獲得大量機具運轉狀態的數據，也很難使用同一套分類模型來分析該數據。近年來，隨著大數據分析技術、深度學習方法的進步，許多專家和學者提出各種基於分類模型所設計的錯誤診斷機制，但由於資料特性和模型特色不一，使得管理者在面對大量的工具機狀態資料時，難以抉擇
該採用何種方案。在本論文中，我們提出一套自動化錯誤診斷機制(AFDM)，這套機制可依據輸入資料的特性，推薦適用該資料（或該場域）的分類模型，用以協助分析資料中的異常狀況，在工具機場域內，AFDM可幫助工廠管理者建立智慧維護系統。AFDM預先提供各種資料預處理(Data Preprocess)方法和分類模型(Classification Model)，以診斷和預測工具機故障的可能性。透過多準則決策分析(Multiple-criteria Decision Making)方法的整合，AFDM能夠評估不同解決方案的效能，並根據不同的使用場景和管理員的偏好設定推薦最適合的分類模型。我們設計多個實驗來驗
證AFDM的效能與特性，包括來自不同機具的數據集、數據集訓練資料比例、資料預處理方法的選擇和分類模型的參數對於分類效能的影響，實驗結果顯示不同的實驗配置會影響分類模型在各個方面的效能表現(如分類率和計算時間)，換言之，依不同使用情境選擇最合適之分類模型是必要的。同時，為了驗證AFDM的可擴充性，我們安裝基於經驗法則所設計的分類模型於AFDM中，並比較其性能和AFDM內預設分類模型之差異。此性能差異分析，有助於改善依該經驗法則建置之分類模型的設計。在推薦最合適的分類模型方面，實驗結果顯示AFDM採用的TOPSIS能在多種偏好設定下產生不同分類模型的推薦排名，並且能夠在微調欲評估之效能指標的相對權
重情況下，產生具有一致性的推薦排名。這樣的一致性有助於管理者選取適用其場域的分類模型。