機器學習範例的問題，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

Raspberry Pi x Python x Prolog：虛實整合的AI人工智慧專案開發實戰

為了解決機器學習範例的問題，作者DonaldJ.Norris 這樣論述：

　　利用Raspberry Pi開發人工智慧的應用 　　本書會討論到許多主要的AI主題，包含專家系統、淺層與深度機器學習、模糊邏輯控制等等。我們會在Raspberry Pi上透過Python程式語言來示範AI如何運作，同時也會介紹Prolog語言並用於示範一些AI的重要觀念。另外也在深度機器學習範例中稍微介紹了Wolfram語言。除此之外，本書會用許多專題告訴您如何使用Raspberry Pi實作各種AI觀念，而且這些專題的製作成本都很低廉，只需要一些感測器與致動器即可。 　　透過本書，您可以了解： 　　．AI是什麼―同樣重要的是―它不是什麼 　　．何謂推論與專家系統

　　．淺層與深度機器學習 　　．模糊邏輯以及如何實際應用於控制系統 　　．何時需要在系統中加入AI 　　．在Raspberry Pi上實作AI的限制與不足 　　目標讀者 　　想要設計自動化系統以及想要學習AI基礎觀念的業餘玩家、自造者、工程師，還有想要了解什麼是AI與AI如何影響日常生活的非技術背景讀者。  

機器學習範例進入發燒排行的影片

機器學習應用於試題之標記與分類

為了解決機器學習範例的問題，作者顏楷霖 這樣論述：

隨著時代進步，資訊量越來越大，越來越多的中文文章與試題出現，如用過去的分類方式，人工成本太高，也會造成無法即時性的判斷試題。而本研究的目標是完成自動化分類中文試題的系統。以本研究為例，先利用機器學習各種演算法，並在正式系統中，能快速從眾多題目中以科目、章節甚至觀念分類，找尋學生要的試題，針對學生的學習狀況來給出不同的試題。目前機器學習應用的層面非常廣，用在語意分析的研究上也不少，但目前大部份研究還是偏向於英文字的深度學習，中文字的研究較少，然而準確應用在題目分析上是沒有相關研究的，所以本研究將會強調這部分。本論文主要是在各種機器學習演算法，來測試出最適當的演算法，來用在教育平台上，自動且精確

的分類各科題目，各章節以及各觀念。本研究主要是探討四種機器學習演算法，對題目的觀念分析進行比較，所使用的方法有支持向量機、邏輯回歸、決策樹及隨機森林。首先將使用結巴分詞，維基百科語料庫訓練文字維度，然後開始進行題目中的機器學習，期望結果輸出為精準度高的題目分類。本研究結果，以支持向量機演算法用於中文試題分類為最佳化，此研究結果將可用在教育平台的自動分類中文試題上，幫助更多的試題分類能夠省去人力成本。