檢索結果：共12筆資料 檢索策略： "Selectivity".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="特徵選擇"
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中風對於人類健康造成嚴重威脅已成為一世界性問題。腦部影像學檢查以及超音波是目前用以診斷中風的儀器。資料探勘已廣泛用於許多領域，包括醫療工業。資料探勘的使用可幫助醫生預測某些疾患。因此，在這個研究中，…
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隨著社群媒體用戶數量的不斷增長，越來越多的企業熱衷於利用Facebook (FB)等社交網絡拓展商業活動。透過創建FB粉絲專頁，讓企業可以發布與電子商務有關的連結資訊貼文給消費者，除了有與消費者互動…
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半導體產業已經發展成資本最密集與技術最先進的行業之一。但嚴苛的競爭環境迫使半導體製造廠商需有效地預測晶圓製造並提高晶圓產量，透過低成本、快速、高品質的產品來取得競爭優勢。現今，半導體製造商能夠直接從…
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每年爆量惡意程式(malware)成長驚人持續在網絡和操作系統造成新型態的威脅。傳統利用病毒靜態檔案特徵碼進行已知惡意程式比對偵測，已經無法應付駭客各種大量變種與新型匿藏手法之惡意程式。駭客惡意程式…
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本研究旨在提出一個基於選擇域優化策略的新方法稱為 Selection Domain Enhancement Strategy for Discretized Feature Selection (S…
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本研究目的在於重現Tustison研究中所使用的機器學習流程，提出一系統方法，將腦結構T1影像（T1-weight imaging）利用FreeSurfer切割出大腦皮質厚度，使用機器學習方法和大型…
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預測週期性家用電量對電力供應者除了可以更準確的了解家戶電能使用，更可以進行電能的事前規劃。本研究提出一特徵工程之訓練框架，在進行資料探索性分析後，增加時間序列特徵並使用Lasso演算法進行特徵選擇，…
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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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為了克服傳統非線性支撐向量法（nonlinear SVMs）在處理大量資料時所遇到的計算困難，縮減集支撐向量法（reduced SVM, RSVM）利用一個比較小的長方形核矩陣（rectangula…
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肺癌為全球癌症死亡的主要原因之一。肺癌不僅是致命的疾病，也需要昂貴的醫療。預測肺癌患者存活時間為醫生與患者極具挑戰性的任務。基於規則的分類方法廣泛使用於醫療診斷，它可以基於專家的知識建模，規則容易理…