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Ballistic

為了解決Forest vector的問題，作者Greaney, Mark 這樣論述：

#1 New York Times bestselling author Mark Greaney presents the third Gray Man novel, featuring the ex-CIA assassin being hailed as "Bourne for the new millennium" (James Rollins). After Court Gentry was betrayed by his compatriots and forced to take on a near-suicidal covert mission by the CIA, he t

hought he could find refuge living in the Amazon rain forest. But his bloody past finds him when a vengeful Russian crime lord forces him to go on the run once again. Court makes his way to one of the only men in the world he can trust--and arrives too late. His friend is dead and buried. Years befo

re, Eddie Gamboa had saved Court's life. Now, Eddie has been murdered by the notorious Mexican drug cartel he fought to take down. And Court soon finds himself drawn into a war he never wanted. But in this war, there are no sides--only survivors... Mark Greaney has a degree in international relati

ons and political science. In his research for theGray Man novels, including Agent in Place, Gunmetal Gray, Back Blast, Dead Eye, Ballistic, On Target, and The Gray Man, he traveled to more than fifteen countries and trained alongside military and law enforcement in the use of firearms, battlefield

medicine, and close-range combative tactics. He is also the author of the New York Times bestsellers Tom Clancy Support and Defend, Tom Clancy Full Force and Effect, Tom Clancy Commander in Chief, and Tom Clancy True Faith and Allegiance. With Tom Clancy, he coauthored Locked On, Threat Vector, and

Command Authority.

Forest vector進入發燒排行的影片

應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究

為了解決Forest vector的問題，作者儲玉瑄 這樣論述：

　　工業4.0自動化產業興盛，電動車產業為現代主要趨勢，則多數廠商配置永磁同步馬達（PMSM）作為汽車的核心驅動系統，當驅動馬達時會因轉子溫度變化而影響系統效能，如何有效控制溫度變化，實現馬達高效率控制策略，確保PMSM於安全運作與最大使用率的狀態，可降低內部零組件的壽命耗損和提升整體運轉效率。　　本研究使用Kaggle提供的PMSM溫度資料集的轉子溫度作為主要探討，因此欲透過傳統迴歸分析與機器學習方法之模型對轉子溫度進行預測，分別使用貝氏嶺迴歸、隨機森林、XGBoost及LightGBM模型，並將上述各預測方法比較之各模型績效。經由各預測方法比較之各模型績效後，得知最佳預測模型為XGBoo

st模型，以利未來將本研究提供於電動車產業配置PMSM的研發與技術，能施以預測性維護馬達溫度狀態，進而防止關鍵性設備故障與停機。

Python資料科學學習手冊

為了解決Forest vector的問題，作者JakeVanderPlas 這樣論述：

需要處理大量資料的人必備的案頭書 　　對於許多研究人員來說，Python是首選的工具，因為它擁有豐富的儲存、操作、以及洞察資料的程式庫。這些資源散布在資料科學的領域中，但藉由本書，你可以一口氣取得這些資源，包括Ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等等。 　　對於需要處理大量資料的人而言，這是一本非常有價值的案頭書，可以有效率地處理每天面對的問題，像是操作、轉換，以及清理資料、視覺化不同形式的資料，建立統計學或機器學習的模型等等。 　　藉由這本手冊，你將可以學習到如何使用： 　　．IPython和Jupyter：提供資料科學家使用的P

ython計算環境。 　　．NumPy：在Python中進行高效儲存以及操作密集資料陣列的ndarrys。 　　．Pandas：在Python中進行對於標籤式/欄位式的資料高效率儲存與操作。 　　．Matplotlib：在Python中進行彈性範圍的資料視覺化的能力。 　　．Scikit-Learn：提供機器學習演算法以及簡潔的Python實作。 名人推薦 　　”如果你想要藉由Python學習資料科學，本書是一個極佳的起點。我用來教授電腦科學以及統計學獲得極大的成功。Jake在這些開放源碼的工具上的基礎上更進一步；使用了清晰的語言以及易懂的解釋闡述資料科學基礎的概念、範式、以及抽象的內容。

“ -- Brian Granger, Jupyter計畫聯合創始人

可選擇性的線性分類器方法應用於行政執行的經濟弱勢族群之判定─以某行政執行分署為例

為了解決Forest vector的問題，作者林在一 這樣論述：

「執行有愛」與「公義無礙」是行政執行機關的施政理念。然而，在執行行政案件時，若能有效且準確的判斷經濟弱勢義務人，並予以分流不同的執行方法與對應的援助，是行政機關一直以來很重視的議題。本研究首先建構出一個可選擇最佳分類方法的結構程序，即以重複模擬抽樣的方式，觀察各分類方法在準確度比較上的成功率，以作為選定分類方法的準則。並透過收集歷年行政執行的案件與義務人的資料，先以定義相近且常用的線性判別分析 (linear discriminant analysis, LDA) 及支撐向量機(support vector machine, SVM) 來做為二選一的評估。研究結果顯示SVM具有較佳的準確能力

，且在穩態資料下，預測的驗證結果也有較好的表現。本研究雖僅比較兩種線性分類方法，未來亦可以此研究方法架構下，進一步探討多種分類方法評估的比較，讓資料分析人員可依據不同資料結構的案例，選擇出最適分類方法，並獲得更佳的判別結果。