檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "regression".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="羅吉斯迴歸"
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本篇研究目的是在探討那些因素可以影響信用卡持卡人向發卡銀行申辦帳單分期的意願？利用資料採礦的方法，以羅吉斯迴歸來建立預測模型，辨識可能申辦信用卡帳單分期的目標客戶。當客戶來電客服中心時，客服人員即能…
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摘要 本研究選取2008年至2019年間，上市、上櫃、興櫃公司曾發生過財務危機之公司，並採集發生危機當年度之前三年的財務資料，並透過Beaver (1966) 1:1法配對正常與危機公司。透過羅吉斯…
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有許多研究已證實口碑對消費者的購買決策具不可忽視的影響力，口碑推薦衍然成為行銷領域的重要議題，依據Dye (2000)的研究指出「金融業」受口碑影響程度為中等，但是搜尋相關文獻，多數研究以口碑對消費…
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本研究旨在探討涉訟專利之特徵，特別是分析依變數(專利涉訟歷史)與主要變數(被引證次數、平均被引證次數與審查官被引證次數)之間的關係，並檢驗被引證次數等變數，是否能夠解釋、預測專利訴訟之機率。本研究範…
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財務危機預測 (Financial crisis prediction)係資料探勘技術之重要應用領域。當企業發生財務危機，對股東、債權人、員工及銀行等，都會造成極大的衝擊。而財務危機可能是肇因於企業…
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本研究主要是加入企業的生命週期的觀點來建構財務危機預警模型，並利用財務及非財務資訊，分別以羅吉斯迴歸及資料包絡法-區別分析建構模型。實證結果顯示，資料包絡法-區別分析模型比羅吉斯迴歸模型能提供較佳的…
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在機器學習(Machine learning)領域中，低維度且線性不可分的資料一直都是個很有挑戰性的任務，為了解決這一困難，可以應用核函數將屬性向量從低維度空間轉換到高維度空間。但是在增加屬性向量的…
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多方複審（IPR）程序自美國AIA修法施行以來，因其所耗時間與金錢相較專利無效訴訟較少，常被侵權訴訟中的被告，用以對抗並反制專利權人，且只要經PTAB通過立案決定，並進入IPR程序之審查階段…
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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…