機器學習分類演算法的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

Python機器學習第三版(上)

為了解決機器學習分類演算法的問題，作者SebastianRaschka,VahidMirjalili 這樣論述：

第三版－最新修訂版，新增TensorFlow 2、GAN和強化學習等實用內容 使用Python的scikit-learn和TensorFlow 2融會貫通機器學習與深度學習 　　循序漸進、由淺入深，好評熱銷再進化！最新修訂的《Python機器學習第三版》是一本不容錯過的全方位指南，也是讀者在建立機器學習系統時的必備參考。有別於其他機器學習教科書，本書使用Python探求機器學習和深度學習的技術精髓，強調豐富實用的程式範例、條理分明的數學解釋，以及直覺友善的圖解說明，帶領讀者探索機器學習的眾多子領域，讓艱澀的概念栩栩如生。 　　許多讀者告訴我們，他們非常喜歡本書第二版的前12章，因為它們

全面介紹了機器學習與Python的科學計算。為了確保這些內容的相關性，我們依據讀者回饋，回顧並修改了這些章節，以支援最新版本的NumPy、SciPy、pandas、matplotlib和scikit-learn，並規劃成本書的上冊。而TensorFlow 2.0更是深度學習領域最振奮人心的事件之一，所有與TensorFlow有關的章節（第13章到第16章，規劃成本書的下冊）都進行了大幅度修改。除了介紹Keras API與scikit-learn的最新功能之外，本書也探討自然語言處理（NLP）的子領域「情緒分析」，以及強化學習（RL）和生成對抗網路（GAN）等時下最流行的AI技術（第17章和第1

8章）。 　　無論你是有經驗的程式設計師，或是機器學習新手，或你只想進一步深入了解機器學習的最新發展，本書將是你在機器學習之旅中的絕佳良伴。 　　在這本書中，你將學到： 　　．掌握能讓機器從數據中「學習」的框架、模型和技術 　　．使用scikit-learn進行機器學習、使用TensorFlow進行深度學習 　　．利用機器學習來做影像分類、情緒分析與智慧Web應用程式 　　．訓練類神經網路、GAN與其它模型 　　．結合機器學習模型與Web應用程式 　　．為機器學習工作清理並準備數據 　　．用深度卷積類神經網路來分類影像 　　．了解評估和調校模型的最佳實作 　　．使用迴歸分析來預測連續目標

　　．利用「集群」來發掘數據中隱藏的模式與結構 　　．使用「情緒分析」深入研究文本和社群媒體數據 　　．上冊包含本書前12章，下冊則包含第13章到第18章。 　　【下載範例程式檔案】 　　本書的程式碼是由GitHub託管，可點選下面圖案前往下載： 　　github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition 　　【下載本書的彩色圖片】 　　我們還提供您一個PDF檔案，其中包含本書使用的彩色圖表，可以在此下載： 　　static.packt-cdn.com/downloads/9781789955750_ColorImages.pd

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機器學習分類演算法進入發燒排行的影片

應用機器學習於軟體定義網路之異常控制器的檢測機制

為了解決機器學習分類演算法的問題，作者吳峻豪 這樣論述：

隨著近年來通訊技術的進步及巨量資料的需求，智慧行動裝置及互聯網設備的普及，使得網路流量逐步的增長，傳統網路架構已不堪負荷逐漸龐大的流量。為了有效緩和網路的問題，進而提出一個新形態網路架構，名為軟體定義網路(Software Defined Network, SDN)。此技術透過集中式的管理應對網路的控管狀態，可程式化的配置提高網路效能。SDN的網路架構分為三個平面：控制平面(control plane)、應用平面(application plane)、資料平面(data plane)。在控制平面中的SDN控制器可以制定合適的路由規則，滿足在應用平面中使用者對於網路服務的需求。而在資料平面中的

OpenFlow交換機接收到來自SDN控制器的命令之後，執行處理封包的動作，可以動態地調整來應對不斷變化的網路環境，也可以透過程序的配置管理、保護和優化網路資源。由於集中式管理的優勢和靈活度高的特性，使得SDN控制器被視為劫持與入侵的主要目標。有鑑於機器學習的蓬勃發展，在檢測識別方面，機器學習演算法擁有比人工更加有效率的偵測能力，機器學習著重於訓練電腦從資料集中學習並可從中進行改進，隨著不斷改善不斷的增加訓練的資料量，使判別能力逐漸提高。現今機器學習也廣泛的存在人們生活周遭，如：智慧醫療、電子晶圓檢測及語音識別等等。本論文提出應用機器學習於軟體定義網路之異常控制器的檢測機制。本技術著重使用機器

學習分類演算法來檢測SDN網路環境中的控制器是否具有惡意行為，SDN控制器利用OpenFlow協定可以收集網路狀態，將資料進行前處理後，使用十三種機器學習的演算法進行模型訓練，再用四種評估指標來評斷模型好壞，接著挑選出具有高度準確率的模型，最後擷取特徵輸入給模型進行分析SDN控制器的行為，透過模型分析的結果使網路管理人員有更好的應對方式。

計算傳播學導論

為了解決機器學習分類演算法的問題，作者張倫王成軍許小可 這樣論述：

“計算傳播學”領域研究，是“大資料”技術與新聞傳播學研究結合產生成果。國際最高等學府已經系統開設了相關課程。而國內新聞傳播學院對該門課程的需求較高，但主要瓶頸在於沒有系統教材。基於此，本教材旨在以 “計算社會科學”為背景，系統介紹“計算傳播學”這一全新的傳播學研究範式，使讀者具備利用跨學科方法進行傳播學研究的基本能力，為日後志在進入相關領域攻讀碩士或博士學位的學生打好堅實的理論和技術基礎。 此外，本教材通過對資料收集、分析以及結果呈現等方面的實踐訓練，為有將來志於投身新興媒體行業（例如，IT行業、社會化廣告、資料分析師等）的讀者提供資料獲取與分析基本技能。本書以海量資料獲

得日益便易的當下為基礎，以推動新聞傳播學者利用計算思維來研究社會問題，催生了“計算傳播學”這一傳播學領域的新興學科為背景編寫。計算傳播學致力於尋找傳播學可計算化的基因，以傳播網路分析、傳播文本挖掘、資料科學等為主要分析工具，大規模地收集並分析人類傳播行為資料，挖掘人類傳播行為背後的模式和法則，分析模式背後的生成機制與基本原理。

應用機器學習進行缺貨預測之研究

為了解決機器學習分類演算法的問題，作者高瑞凱 這樣論述：

公司營運中，發生產品缺貨時會對公司造成相當大的影響，如:違約、賠償等，導致成本與人力的增加，因此公司庫存管理相當重要，隨著大數據與相關技術的興起機器學習被廣泛應用，且過去研究顯示機器學習有效進行庫存控制。一般而言，公司產品缺貨與非缺貨數量差距相當大，造成資料不平衡，使機器學習分類預測結果相當不準確，因此，本研究透過Kaggle競賽Can You Predict Product Backorders?材料缺貨數據集作為研究資料，分別使用Tomek Links欠採樣、SMOTE過採樣、SMOTE-Tomek混合採樣、SMOTE-ENN混合採樣四種採樣方法，搭配隨機森林與XGBoost兩種機器學習

演算法進行模型建立，使用AUC、Recall、Precision、F-Measure做為模型績效評估指標。結果顯示混合採樣方法搭配機器學習演算法有效提升產品缺貨分類的準確率。