檢索結果：共36筆資料 檢索策略： "分類號".ckeyword (精準) and cdept.raw="資訊管理系"
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對於軟體產業與學術界而言，能夠較正確且可靠地預測軟體品質一直是一個嚴峻的挑戰。軟體品質分類模式(Software Quality Classification Model)是一種廣為採用的軟體品質預…
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近年來微陣列技術(microarray technology)已經成為研究基因表現的一個重要分析工具，有別於過去只能針對一個或數個基因的表現量進行探討，現今的微陣列技術可以同時分析數以千計的基因表現…
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尋找目標類別的案例是資料探勘主要應用之一。例如，在直效行銷應用中，行銷人員為提高商品銷售回應率，需精準篩選目標客戶。在過去，我們常以決策樹,邏輯斯回歸,類神經網路等演算法建構回應模型，以作為直效行銷…
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對比式學習(contrastive learning)是一種表示學習方法，其訓練目標是提升參考樣本與正負樣本之間的相似度的對比，以達到參考樣本與正樣本之相似度最大化、而與負樣本之相似度最小化。以此目…
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連結時序分類(Connectionist Temporal Classification, CTC)是一種結合深度學習的序列預測方法，其動態規劃概念與隱馬可夫模型(Hidden Markov Mod…
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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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如今，資料科學變得越來越流行，因為資料科學有如此多的應用。例如，精準醫療、自動駕駛和推薦系統都需要使用。此外，在許多應用中總是使用大量模型進行良好的預測。通常，模型越大，我們構建模型所需的數據就越多…
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直方圖均化（Histogram Equalization, HEQ）是一種處理曝光不足或曝光過度的影像方法，它能參考目標的累積分佈函數（Cumulative Distribution Functio…
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目前大多數以貝氏分類實現文件分類法的研究中，絕大多數都是採用Naive Bayes作為基礎技術，文件分類的方法是藉由文章中的詞彙來判定文件類型，在詞彙數越多的狀況下越能提高分類正確性，若是以Baye…
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隨著近年共享經濟的蓬勃發展，共享單車已經成為隨處可見的便利公共代步工具。目前單車數量的站點信息僅能提供目前該站點現有單車數量，但難以預測使用者到達該站時是否滿站/空站，從而造成借還車時等待時間的浪費…