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Kaggle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
Kaggle的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦GeorgeKyriakides,KonstantinosG.Margaritis寫的 集成式學習：Python 實踐!整合全部技術，打造最強模型 和黃建庭的 機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Kaggle入门，看这一篇就够了 - 知乎专栏也說明：这次酝酿了很久想给大家讲一些关于Kaggle那点儿事，帮助对数据科学(Data Science)有兴趣的同学们更好的了解这个平台，最好能亲身参与进来，体会一下学校所学的东西和想 ...
這兩本書分別來自旗標 和碁峰所出版 。
國立雲林科技大學 工業工程與管理系 駱景堯所指導 儲玉瑄的 應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究 （2021），提出Kaggle關鍵因素是什麼，來自於PMSM、機器學習、轉子溫度、迴歸分析。
而第二篇論文國立臺北商業大學 資訊與決策科學研究所 楊東育、李興漢所指導 柯廷叡的 應用深度學習方法探討企業流程異常檢測之研究 （2021），提出因為有 流程稽核、異常檢測、深度學習、遞迴神經網路、長短期記憶神經網路的重點而找出了 Kaggle的解答。
最後網站AI Simplified: Kaggle competitions - DataRobot | AI Cloud則補充：The newest installment of the AI Simplified series is all about Kaggle competitions. Sergey Yurgenson, Data Scientist and Kaggle Grandmaster, provides his ...
集成式學習：Python 實踐!整合全部技術，打造最強模型
為了解決Kaggle 的問題，作者GeorgeKyriakides,KonstantinosG.Margaritis 這樣論述：
別再傻傻只選一個模型 訓練很多模型，卻不知道應該選哪一個？沒有一個模型達標？每個模型都有其優缺點，無法取捨？ 小朋友才做選擇，大人全都要！你該試試集成式學習！ 集成式學習是使用 2 種或更多的機器學習演算法，來組合出預測能力更好的模型。DeepMind 已經使用集成式學習來組合多個神經網路，控制 Google 資料中心的運作效能；集成式學習技術也在 Kaggle 平台上，席捲了各個競賽的第一名寶座。因此，集成式學習是建立出更具威力的模型，不可或缺的技術之一。 本書會介紹實務上常見的集成式學習演算法，如硬投票、軟投票、堆疊法、自助聚合法、適應提升法、梯度提升法、隨機森
林、極端隨機樹等，並且使用熱門的 scikit-learn、Keras、OpenEnsembles、XGBoost 等 Python 函式庫來實作各種不同的集成式學習技術，建構出一個強大的模型。熟稔本書的內容後，不但可以精通集成式學習，在實際情境中面對問題時，亦能具備充分的專業知識判斷適用的集成式學習方法，並成功實作它們。 書中採用「做中學」的方式，讓你不僅可以快速掌握理論基礎，也能了解各種集成式學習技術的實作，再加上運用真實世界中的資料集，你將能夠建立出更佳的機器學習模型，以解決各種問題，包含迴歸、分類、分群。 現在翻開本書，讓我們一起進入集成式學習的世界，整合你所會的全部技術，
打造最強大的模型。 本書特色 ● 繁體中文第 1 本集成式學習專書，告訴你不要再傻傻地只選一個模型 ● 完整介紹集成式學習中常見的演算法，包含極端隨機樹、堆疊法、自助聚合法、提升法等 ● 一書掌握實作集成式學習的必備套件，如 Scikit-Learn、OpenEnsembles、XGBoost 等 ● 用 Python 刻演算法給你看，接著告訴你怎麼用套件。讓你不只會做，還懂為什麼這麼做 ● 以 5 個實務案例來展示集成式學習的威力 ● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「小編補充」補充必要知識 ● 本書 Python 範例程式免費下載
Kaggle進入發燒排行的影片
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人工智能介別的世界大戰已經開始！不論你會否進入此行業，但今集 #我要做生意 會同大家預言一下未來走勢，當科技不斷進步時你應如何作最好的準備跟上世界的步伐？假若你也遇上創業或做生意的任何問題，務必留言告訴我們，以及記得按個Like及Tag朋友一起來收看吧 :)
應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究
為了解決Kaggle 的問題，作者儲玉瑄 這樣論述：
工業4.0自動化產業興盛，電動車產業為現代主要趨勢，則多數廠商配置永磁同步馬達（PMSM）作為汽車的核心驅動系統，當驅動馬達時會因轉子溫度變化而影響系統效能，如何有效控制溫度變化，實現馬達高效率控制策略，確保PMSM於安全運作與最大使用率的狀態，可降低內部零組件的壽命耗損和提升整體運轉效率。 本研究使用Kaggle提供的PMSM溫度資料集的轉子溫度作為主要探討，因此欲透過傳統迴歸分析與機器學習方法之模型對轉子溫度進行預測，分別使用貝氏嶺迴歸、隨機森林、XGBoost及LightGBM模型，並將上述各預測方法比較之各模型績效。經由各預測方法比較之各模型績效後，得知最佳預測模型為XGBoo
st模型，以利未來將本研究提供於電動車產業配置PMSM的研發與技術，能施以預測性維護馬達溫度狀態，進而防止關鍵性設備故障與停機。
機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow
為了解決Kaggle 的問題，作者黃建庭 這樣論述：
◎從機器學習的基礎知識開始，逐步建構相關的延伸應用。 ◎以經典範例搭配步驟化解說，帶領讀者掌握應用的訣竅！ ．使用Kaggle網站的資料集，讀者可以透過本書所提供連結或關鍵字搜尋下載。 ．使用Pandas與Numpy處理與分析資料。 ．以Scikit-Learn實作監督式學習－線性廻歸、邏輯廻歸、決策樹、K-近鄰演算法、支援向量機，以及非監督式學習－K-means分群與階層式分群。 ．使用TensorFlow建立神經網路進行運算，實作前向傳播算法與反向傳播算法的運算過程。 ．介紹卷積神經網路的概念與運算過程，並使用TensorFlow 建立卷積
神經網路進行運算。
應用深度學習方法探討企業流程異常檢測之研究
為了解決Kaggle 的問題，作者柯廷叡 這樣論述：
企業流程是營運核心價值，對企業而言，管理、制度、工作流程、開發等都有相對應的流程表現。流程會留下執行軌跡，也就是所謂工作日誌，傳統日誌分析仰賴逐步定點式檢測，除工作量大外，也只對固定內容報錯進行改進，許多未報錯的錯誤於流程系統中未被注意。本研究將採用深度神經網路(Deep Neural Network)中的遞迴神經網路(Recurrent Neural Networks ,RNN)、適合時間序列資料的長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)方式進行建模，建置的模型會根據日誌內容預測接下來會發生的事情，由於本身文字並不能直接拿來訓練，於是在資料前處理的過程中，將使
用Label Encoding的方式將日誌文本轉換為鍵值，而建構的模型可以透過測試時的loss值異常升高來尋找可能異常的流程內容，也可以透過Decode後的實際日誌鍵與真實日誌鍵進行比對，藉此分析是流程異常或是判斷錯誤，作為改善流程的參考依據，模型中以該模型以LSTM模型有較佳的表現。另以VOLVO公司提供於9th International Workshop on Business Process Intelligence 2013的服務流程資料集進行分析，藉此做為驗證，其流程預測最終結果準確率71.57%，也意味可降低傳統逐筆檢查日誌的數量至28.43%，另延伸使用Kaggle上的系統流程
資料集來延伸測試該模型可應用於不同型態資料，並有一定效果預測及檢測異常。