檢索結果：共7筆資料 檢索策略： "Yung-Ho Leu".ecommittee (精準) and year="110"
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本論文旨在根據我們所提之區間直覺模糊值之新的得分函數、區間直覺模糊值的冪運算子、及加權式決策矩陣提出一個新的多屬性決策方法。本論文所提出的區間直覺模糊值之新的得分函數是基於區間之Beta分佈的區間期…
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本論文旨在根據非線性規劃法及我們所提之區間直覺模糊值之得分函數提出一個新的多屬性決策方法。首先，我們提出一個新的區間直覺模糊值之得分函數，以克服目前已存在之區間直覺模糊值之得分函數的缺點。然後，我們…
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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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高斯樸素貝氏分類器基於每個屬性服從高斯分佈的假設來評估每個類別在各別屬性的概似函數(likelihood)。但關於真實資料集的實際研究中表明高斯分佈的假設可能是不合理的。本研究目的植基於樸素貝氏分類…
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以往在實驗中會假設資料是高斯分布，但真實資料的研究中發現這是不合理的。因此本研究提出一種使用「P值」（P-Value）的演算方法，不對特徵進行分布假設之情形下，在訓練資料中計算特徵在類別的比例，因此…
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近年來，社群媒體逐漸成為人們交流資訊的主要平台，其資訊流通快速和參與者眾多的特點，使其成為傳播假新聞的絕佳媒介。此外，新聞在社交媒體上的傳播結構也成為了判斷該新聞是否為假的重要特徵。因此，在本論文中…