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    應用混和水母與粒子群最佳化演算法為基礎之支援向量機於股票市場趨勢之預測
    • 工業管理系 /110/ 碩士
    • 研究生: 邱子軒 指導教授: 郭人介
    • 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…
    • 點閱:224下載:0
    • 全文公開日期 2024/12/28 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

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    使用深度學習及多目標正弦餘弦演算法於依序分群與分類之資料分析架構
    • 工業管理系 /108/ 碩士
    • 研究生: Muhammad Rakhmat Setiawan 指導教授: 郭人介
    • 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…
    • 點閱:246下載:0
    • 全文公開日期 2025/06/18 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/06/18 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/06/18 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

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    結合K-Prototypes分群演算法與改良式正弦餘弦演算法於混合型資料分類之研究
    • 工業管理系 /107/ 碩士
    • 研究生: 郭承諭 指導教授: 王孔政
    • 當解決混合型資料(包含數值型資料和類別型資料)的分類問題時,既有監督式學習演算法無法表現完美,然而如K-prototypes演算法的非監督式學習在處理混合型資料卻展現優異的潛力。因此,為同時擁有分群…
    • 點閱:234下載:0
    • 全文公開日期 2024/06/21 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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