檢索結果：共33筆資料 檢索策略： "Yun-shiow Chen".ecommittee (精準) and cadvisor.raw="楊維寧"
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在本篇論文中，我們提出一個植基於梯度下可調式具有強邊效果的誤差擴散法。在我們的方法中，不僅可以調整半色調中的門檻值並可動態調整誤差擴散的比重而將量化誤差擴散給鄰近的像素。在八張典型的測試圖中，實驗結…
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二元分類是依據屬性向量來判別物件的類別，當面對高維度屬性向量時，傳統分類法會遭遇計算上的困難，進而衍生出選取有效屬性以降低屬性向量維度的需要。面對較高維度屬性之資料，傳統上分為兩種方式來進行降低維度…
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在分類過程中若使用不具信息的特徵可能降低模型的成效，因此藉由特徵與類別變數之間的相關係數平方和信息增益的特徵選取方法來決定保留的特徵，由於選擇的特徵通常具有相關性，導致不能只使用依序選取特徵的方法，…
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高斯樸素貝氏分類器(Gaussian Naïve Bayes classifier)是利用各個屬性特徵遵循高斯分布的假設來評估每個屬性特徵之概似函數(likelihood)，並且忽略彼此屬性間的相關…
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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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在機器學習領域中，高維度資料分析是一個很有挑戰性的任務，隨著特徵數量的提高，分類模型因此需要大量的運算成本，還有可能陷入維度詛咒(curese of dimensionality)而發生過擬合(ov…
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搜尋引擎在現今社會發展對於促進各種交易，有著不可替代的地位，本研究希望從探討google排名重要因素，鏈結，網頁與網頁相互聯結，是google創辦人佩吉在一個學術研討會發表《大規模超文本網頁搜尋引擎…
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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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簡單貝氏分類器是一種根據貝氏定理的應用方法，此方法的特徵之間有著強大獨立性假設，為了避免每多一個維度，整個資料複雜度將會成幾何倍數的增加，所以欲使獨立性假設的成立，首先，本研究運用主成分分析法得到不…
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全球智慧型行動裝置的發展快速，包括智慧型手機與平板電腦的快速普及，已經對於民眾的生活與產業經濟發展帶來了重大的影響。本研究透過量化的方式，探討智慧型行動裝置應用，包含打卡Check-in、行動條碼Q…