檢索結果：共3筆資料 檢索策略： "呂永和".ccommittee (精準) and ckeyword.raw="決定係數"
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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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因為近年來「嚴重特殊傳染性肺炎」(COVID-19)病毒於全球蔓延，所以本研究欲進行醫療資料集分類，隨著資料特徵數量的提高，因此分類模型需要大量的運算成本，並且可能使分類模型陷入「維度詛咒」(cur…
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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…