PCA 教學的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

機器學習聖經：最完整的統計學習方法

為了解決PCA 教學的問題，作者李航 這樣論述：

第一版熱賣加印十幾萬冊！第二版內容更完整！ ☆☆統計學習方法全書☆☆ 　　統計學習方法即為機器學習方法，是電腦及其應用領域的重要學科之一。 　　本書分為監督學習、無監督學習兩篇，全面系統地介紹了統計學習的主要方法。 　　將監督學習和無監督學習中最常用、最重要的各類方法以系統性的方式論述，每章講解一種方法，各章內容相對獨立且完整，也有相關習題、參考文獻，並於最後加以總結。讀者可以將全書詳讀，也可以選擇單章細讀。期望讓讀者可以順利掌握完整又清晰的相關知識，進而打下穩固的基礎，並能準確地使用。 　　本書涵蓋感知機、k近鄰法、單純貝氏法、決策樹、邏輯回歸及最大熵模型、支持向量機、提升方法、E

M演算法、隱馬可夫模型、條件隨機場、聚類法、奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潛在語義分析、機率潛在語義分析、馬可夫鏈蒙地卡羅法、潛在狄利克雷分配(LDA)、PageRank演算法等。 　　【適合讀者群】 　　．具高等數學、線性代數和機率統計的基礎知識 　　．從事資訊檢索、自然語言處理、文字資料探勘等領域的學生與研究人員 　　．從事電腦應用相關專業的研究人員  

PCA 教學進入發燒排行的影片

運用機器學習強化網路攻擊偵測之研究

為了解決PCA 教學的問題，作者徐家銘 這樣論述：

數位時代驅動科技快速發展，同時也帶來網路新型態威脅。後疫情時代帶來工作型態的改變，更將世界數位轉型浪潮推至最高，網路威脅趨勢亦加速攀升。以近年快速發展的勒索軟體威脅為例，黑色產業鏈的成熟與勒索軟體即服務（Ransomware-as-a-Service，RaaS）犯罪模式的出現，使得過去需要高深技術的網路攻擊，現在只要透過購買服務，就有完整工具與教學。任何人都可以是駭客。傳統資安防禦形式已面臨巨大挑戰；而近年興起的機器學習技術，則為網路攻擊偵測問題提供另一解決之道。本論文首先深入研究網路攻擊本質，釐清問題核心，透過分析現行網路攻擊流程，將原有7個步驟重新定義為3個關鍵偵測點，並探討各關鍵偵測點

所用技術與原理；接續，提出可行之機器學習偵測模型並實作驗證，我們參考過去網路攻擊偵測的相關研究，針對3個關鍵偵測點分別運用現行網路資源與建立仿真模擬環境，收集資料集，並選擇合適偵測模型進行實驗，實驗結果顯示所提出之模型均有不錯的偵測率。本研究主要貢獻在於結合實務經驗，分析完整網路攻擊全貌與問題本質，歸納定義攻擊流程關鍵偵測點，並找出可行之機器學習解決方案，論文最後亦針對3個關鍵偵測點分別提出未來研究建議，以協助完善網路攻擊偵測研究能量。

Python資料科學自學聖經：不只是建模!用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值(附關鍵影音教學、範例檔)

為了解決PCA 教學的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　網路書店年度百大電腦資訊暢銷書 　　《Python自學聖經》系列力作 　　運用Python掌握資料科學的價值 　　讓人工智慧機器學習找出趨勢的關鍵密碼 　　完整涵蓋Python資料科學技術，從開發工具、資料預處理、 　　機器學習、深度學習到模型訓練進化一應俱全！ 　　給需要本書的人： 　　★想進入Python資料科學領域，又不知怎麼切入的人 　　★面對資料科學龐大又雜亂的理論與資訊卻不知如何下手的人 　　★想快速且有系統收集大量資料，並提高處理運用效率的人 　　★想利用大量資料進行分析，找出隱藏訊息與趨勢以協助決策的人 　　★想運用資料數據訓練人工智慧模型，開發適

用的演算法進行預測與解決問題的人 　　隨著AI人工智慧帶來的科技革命，資料科學的應用正在改變你我的生活。如何由龐大的資料數據中擷取爬梳出有價值的資訊，判斷決策，甚至能預測趨勢、掌握契機，是資料科學為現代社會帶來的新視野。 　 　　資料科學橫跨多個領域，涵蓋數學、統計與電腦科學等面向。如果想有系統的進入資料科學領域，歡迎藉由本書循序漸進的學習。書中除了有資料科學的觀念，還有技術應用與發展方向，讓每個艱澀觀念都能在範例實作的引導下有著更清楚的輪廓，讓你一探資料科學迷人的樣貌。 　　【重要關鍵】 　　■應用工具：雲端開發平台(Google Colab)、資料科學工具(Numpy、Pandas、M

atplotlib、Seaborn)、網路爬蟲(requests、BeautifulSoup)。 　　■資料預處理：資料清洗、缺失值、重複值及異常值的處理、資料檢查、資料合併、樞紐分析表、圖片增量，以及資料標準化、資料轉換與特徵選擇。 　　■機器學習：學習工具(Scikit-Learn)、非監督式學習(K-means演算法、DBSCAN演算法、PCA降維演算法)、監督式學習分類演算法(Scikit-Learn資料集、K近鄰演算法、單純貝氏演算法、決策樹演算法、隨機森林演算法)、監督式學習迴歸演算法(線性迴歸演算法、邏輯迴歸演算法、支持向量機演算法)。 　　■深度學習：學習工具(Tenso

rFlow、Keras)、深度神經網路(DNN)、MNIST手寫數字圖片辨識實作、Gradio模組(深度學習成果展示、過擬合)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 　　■模型訓練進化：預訓練模型、遷移學習、深度學習參數調校、hyperas參數調校神器，以及手寫數字辨識參數調校。 　　【超值學習資源】 　　獨家收錄「Python資料科學關鍵影音教學」、全書範例程式檔 本書特色 　　■深入淺出，只要具備基礎Python程式語言能力即可輕鬆上手。 　　■標示出重要觀念，在學習的過程中不會錯失關鍵內容。 　　■應用範例導向，每個觀念皆附實用案例，不怕學不會。 　　■不使用艱澀數學

推導資料科學原理，而以淺顯易懂的文字解說學理。 　　■實作圖片增量及遷移學習，即使少量資料也可訓練出實用模型。 　　■實作機器學習與深度學習模型參數調校，輕鬆建立完美模型。

影響新住民在傳統零售市場購買意願的關鍵因素

為了解決PCA 教學的問題，作者梁慧霞 這樣論述：

台灣的新住民人數每年都有增加，目前對於研究新住民的議題，無論是探討生活適應、親子關係、親子教養與互動、文化傳承或是政策制定等等逐漸受到重視。然而，新住民在傳統零售市場購買時也遭遇生活習慣、溝通、文化與飲食適應等問題，卻鮮少被人探討。本研究使用模糊多準則決策來探討影響新住民在傳統零售市場購買意願的關鍵因素，第一階段使用修正式模糊德爾菲法專家學者問卷，找出新住民在傳統市場購買意願的關鍵因素之構面及準則，第二階段經由模糊修正式決策實驗室分析基礎之網路層級分析法，進一步找出其因果關係與構面重要性排序。研究結果發現，影響新住民在傳統零售市場購買意願的關鍵因素共計五項構面及十三項準則；個人偏好、文化因素

與環境因素為影響新住民在傳統零售市場購買意願的主要關鍵因素，其中影響力最大之構面為文化因素；傳統零售市場改善新住民購買意願之資源配置優先順序為：資源文化因素、個人偏好、環境因素、人為因素與食品因素。