檢索結果：共68筆資料 檢索策略： cadvisor.raw="楊維寧"
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高斯樸素貝氏分類器基於每個屬性服從高斯分佈的假設來評估每個類別在各別屬性的概似函數(likelihood)。但關於真實資料集的實際研究中表明高斯分佈的假設可能是不合理的。本研究目的植基於樸素貝氏分類…
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以往在實驗中會假設資料是高斯分布，但真實資料的研究中發現這是不合理的。因此本研究提出一種使用「P值」（P-Value）的演算方法，不對特徵進行分布假設之情形下，在訓練資料中計算特徵在類別的比例，因此…
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每一代的行動通訊技術都會提升一套新的技術與功能來來實現應用的能力，2G是聲音傳輸，3G是數據傳輸，4G是影音傳輸，未來的5G更可以是處理數十億種網路裝置、且能穩定運作的智能網絡。 回顧移…
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隨著近年機器學習的發展，自然語言處理成為了研究的重點。為了使電腦了解人類使用的語言，我們必須將文字轉換成電腦能運算的資料。 PV-DM是一種讓文本轉換為特徵向量的一種方式。PV-DM訓練文本特徵向量…
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在機器學習領域中，資料分析會隨著「屬性向量」維度過高或過低而變成具有挑戰性的任務。隨著屬性向量的維度越高，分類模型會需要更大量的運算成本，還有可能因為訓練過度而發生過擬合(overfitting)的…
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本研究之目的在於提出一個植基於合成屬性(integrated feature)的二元分類法，其主要是先利用「主成份分析」法將原本互為相關「屬性變數」的「屬性向量」轉化為任兩個「主成份」皆不相關的「主…
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「簡單貝氏分類法」是一種透過各特徵彼此間互相獨立下運用貝氏定理的分類器，現實生活中大部分的資料無法滿足任何兩個特徵皆不相關這項假設。 我們提出一種結合主成分分析與費雪資訊之簡單貝氏分類法，先利用「主…
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隨著網際網路的蓬勃發展，群組通訊的廣泛盛行，使得通訊個體加入的群組數量日漸增多。以往進行群組金鑰交換機制時，通訊個體需產生金鑰提供給該群組，然而，若通訊個體加入的群組數量增多，產生的金鑰數量也隨之增…
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基於屬性向量進行二元分類是一種長期存在的問題，而線性判別分析可以利用組間變異數以及組內變異數之最大化比值找到一組線性組合向量進行分類，此研究是學習線性判別分析方法之經驗，特別是特徵選擇問題。在高維度…
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我國積極推動資通訊安全基礎建設工作，並訂定與資訊安全、隱私權保護相關法規與國家標準，顯示我國對於資通訊安全的重視。隨著資訊科技的引進，企業每日面對因資訊科技而衍伸的資訊安全挑戰，透過稽核活動以確保資…