檢索結果:共7筆資料 檢索策略: "陳雲岫".ccommittee (精準) and year="104"
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網際網路與社群媒體的發達,造就人人隨時隨地上網打卡分享心情與狀態。然而凡事都有兩面,社群媒體除了帶來人們的喜悅,也讓些許人遭受霸凌煎熬。本研究希望透過Instagram社群媒體上的使用者文章,預測該…
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本研究主要是應用「簡單貝式分類器」 結合「主成分分析」 法與統計推論中的「 p-值」 進行二元問題分類,並經由「屬性變數」 的篩選出主要相關因素來提升分類的準確率。貝氏分類器是依據待歸類物件的「屬性…
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由於現今社群媒體的快速發展,大眾接受資訊的方式已不再局限於電視或廣播的新聞報導,而可以從社群媒體上接收到更快速、更多樣的資訊。現在原為接收資訊的大眾,也能夠利用社群媒體來提供資訊。由於社群媒體上的資…
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使用屬性向量來做二元式監督學習問題是一個常用的方法,我們可以基於屬性向量和一些投影向量的內積來去解決問題。我們使用基因演算法去逼近最佳的投影向量,該投影向量會使得ROC曲線下的面積最大。實驗結果顯示…
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網路發達的現今社會,人們樂於在網路上發表文章,不論是個人的心情分享,還是經驗的發表,亦或是產品購入後的開箱文,這些網路分享行為也改變了消費者的習慣,從以往購物前會聽聽親朋好友的現身說法,現在轉變為上…
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基於屬性向量進行二元分類是一種長期存在的問題,而線性判別分析可以利用組間變異數以及組內變異數之最大化比值找到一組線性組合向量進行分類,此研究是學習線性判別分析方法之經驗,特別是特徵選擇問題。在高維度…
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當今網路與資訊爆炸的時代,資料透過網路產生的速度更是呈指數性的成長, 將資料分析成為有價值的資訊是現今大家所關注的議題之一。Hadoop 為當今資 料探勘的熱門平台。Hadoop 的優點是採用分散式…