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國立中興大學 基因體暨生物資訊學研究所 朱彥煒所指導 詹宗翰的 使用集成模型預測不平衡數據集的蛋白質N-醣基化位點 （2020），提出Tree logo vector關鍵因素是什麼，來自於N-linked醣基化、樣本不平衡、機器學習、集成式模型、XGBoost。

而第二篇論文國立中央大學 企業管理學系 許秉瑜所指導 陳俞君的 以社群網站照片顏色預測人格特質之研究 （2020），提出因為有 社群網站照片、顏色心理學、人格特質、主色調、支持向量機、隨機森林的重點而找出了 Tree logo vector的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Tree logo vector，大家也想知道這些：

使用集成模型預測不平衡數據集的蛋白質N-醣基化位點

為了解決Tree logo vector的問題，作者詹宗翰 這樣論述：

醣基化是經酶的控制下蛋白質或脂質附加醣類的過程，是各個生物域非常普遍且最豐富的轉譯後修飾之一。而醣基化在細胞功能中影響蛋白質摺疊、識別抗原、細胞與細胞之間信息的傳遞、基因表達及控制新陳代謝。其中N-linked醣基化涉及了許多生物學功能的後修飾，且是醣基化資料中包含最多的一項。因此本研究挑選人類N-linked醣基化做為預測工具開發的目標。然而訓練資料中存在樣本類別不平衡的問題。為了解決此問題本研究以機器學習中集成式學習建構N-linked醣基化的預測工具。並透過醣基化位點周圍21個胺基酸的資訊編碼，將胺基酸特性進行基於序列、結構與功能三大類共11種特徵編碼，最後挑選效能最好的XGBoost

集成模型做為建模。並基於準確度以移除特徵探討特徵重要性。最後，獨立測試資料的評估下MCC可達0.743，優於其他工具。且利用老鼠N-linked醣基化的資料集做為第二個獨立測試資料集來評估不同物種對於本研究的預測準確度，MCC可達0.901。因此成功開發一個快速又準確的醣基化位點預測工具以利提供相關研究員使用。

以社群網站照片顏色預測人格特質之研究

為了解決Tree logo vector的問題，作者陳俞君 這樣論述：

人格特質是人類行為中心部分，由情感、行為、思維模式、情感組成，使人成為獨一無二的人。依照extended real-life hypothesis提到社群網站可能構成一個擴展的社會環境，因為社群網站集成了各種個人訊息，這些訊息都與人格特質相關。透過人格特質來了解不同群體，以便提高廣告、促銷、推薦以及其他行銷目的的有效性甚至是個人化，也有助於企業招募人才、衡量工作績效，或是其他用途。在顏色心理學中顏色偏好被認為是影響人潛在人格的關鍵，過去從社群網站上的使用者照片顏色判斷人格特質的研究中，尚未有以顏色心理學提出的顏色應用在社群網站的照片與人格特質做連結，因此本研究想探討透過顏色心理學的角度是否能

更好的了解人格特質；加上，過去研究將照片顏色是以色相取平均值作為輸入，遭到其他研究駁斥，因此本研究假設透過一張照片中單個顏色成分最多的部分作為的主色相(dominant color)可以更好的區分圖像中的主要區域。本研究蒐集受測者社群網站上1080張照片，萃取照片主色調以顏色心理學連結，再以支持向量機(SVM)、隨機森林(Random forest)訓練預測模型並預測受測者之人格特質。實驗結果首先證實了顏色心理學所述顏色偏好影響人格特質；其次是以照片主色調更可以預測人格特質，使用隨機森林最好的預測準確率高達0.95；最重要的發現是使用資料集一，可使預測準確率大幅提升。

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