檢索結果：共7筆資料 檢索策略： "Classification".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="郭人介"
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近幾年眼動儀在各大領域上的應用大量興起，例如：行銷／廣告、注意力、圖像知覺、問題解決以及心理學等。透過眼動儀獲取到的各項特徵，例如：眼跳(saccade)、凝視(fixation)、平滑追視(smo…
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混合型資料包含類別和數值資料，然而傳統的分類器通常無法有效地處理混合型資料，因為它們只被設計來處理單一類型的資料。儘管如此，K-prototypes分群演算法已經顯示出能夠有效地將混合型資料分群…
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數十年來，資料分群及分類是資料探勘應用在不同領域上的兩個重要的方法，縱使這兩種方法可以分開應用，但他們常常在資料探索或是資料分析上一起使用，尤其在資料標籤沒有定義的情況下。當分類的標籤無法取得，或是…
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分類問題在資料探勘中是一個重要的議題，而支撐向量機(Support Vector Machines, SVMs)靠著解決非線性問題的能力得到較好的分類準確性，在現今解決分類問題上扮演著相當重要的角色…
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本研究全面評估了在多個標竿表格資料集上，由混合萬用啟發式演算法強化的樹狀機器學習模型在超參數優化(hyperparameter optimization; HPO)上的性能。理論研究強調了混合黏菌演…
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對於各個國家的經濟來說，金融市場一直扮演著十分重要的角色。而市場預測更是研究者與投資者們重視的研究領域。除了傳統的預測模型外，機器學習的方法也被廣泛的應用在這個領域上。然而，隨著現代網路與通訊科技的…
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本研究旨在應用資訊粒化(Information Granulation; IG)的概念以處理非平衡資料之分類問題，將多數類別性質相似的資料群聚成為粒子，進而平衡資料集中各類別的資料比例，減少關鍵的少…