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Min max algorithm的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦王致強寫的 資料結構 和門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司的 Kaggle 競賽攻頂秘笈 - 揭開 Grandmaster 的特徵工程心法，掌握制勝的關鍵技術都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自高點 和旗標所出版 。
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Min max algorithm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灣科技大學 建築系 阮怡凱所指導 章毅的 應用資料探勘技術探討都市景觀因子對住宅價格之影響 （2021），提出因為有 都市景觀、住宅單價、模糊德爾菲法、關聯規則、類神經網路的重點而找出了 Min max algorithm的解答。
資料結構
為了解決Min max algorithm 的問題，作者王致強 這樣論述：
本書乃高點名師王致强依多年教學經驗及研究所命題趨勢全新撰寫，內容涵蓋度全面，融入最新演算法觀念與效能分析方法，成為本書編寫的重要概念。 本書適合報考資訊所、資管所、電機所及相關系所的考生使用，內容經過系統化整理，並依章節分類歸納、精心整理出各章節要點，精選出具代表性與重要性之研究所試題（新增至111年），加以詳盡解析，期能協助考生，以較短時間掌握考試的要點，演練具有代表性的試題，以達事半功倍之效。 本書分為十一章，以循序漸進方式，強調各章命題重點，架構層次分明，輔以範例詳盡解析，使讀者在研讀時紮穩根基，從容面對各類試題。
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Min max algorithm 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。
Kaggle 競賽攻頂秘笈 - 揭開 Grandmaster 的特徵工程心法，掌握制勝的關鍵技術
為了解決Min max algorithm 的問題，作者門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司 這樣論述：
Kaggle 是目前最大的資料科學競賽平台，這裡匯集世界各地超過 10 萬名資料科學家，解決各大企業公開於平台上面的資料及問題。Kaggle 曾經舉辦過總獎金一百萬美金的競賽，尋求各路好手解決癌症影像辨識的問題；也曾經有參賽者因為解決了一家壽險公司在 Kaggle 上發布的問題，因此順利進入該公司工作。因此，Kaggle 無疑是展現高超技術力，同時也是尋求優渥獎金、薪資、更好職位的途徑。 對於人工智慧的工程師、學生來說，Kaggle 平台提供了大量免費的資源：真實世界的資料集、各路好手的討論分享、以及累積實際操作的經驗等等。這些資源在一般課堂上幾乎很難取得，卻也是
這領域最需要的知識與技能。 本書作者為四位 Kaggle 資料科學競賽專家，他們不僅透過實務上的角度解析各種特徵工程技術，超越一般教科書的視野；更重要的是提供各種技術、流程使用心得，讓讀者可以直接跳過嘗試、摸索的階段。試想下列的這些問題，不就是實務上經常會碰到的難處！而作者將會在書中闡述他們如何看待、解決這些事情： ● 如何最佳化模型的閾值來獲得最高的評價分數？ ● 如何將資料經過編碼、降維等等轉換，以彰顯資料的特性？ ● 如何依據問題的型態選擇模型，且依照模型的特性來提取適當的特徵？ ● 如何正確進行時序資料的驗證以避免過度配適或資料外洩？ ● 如何調整梯度提升決
策樹、類神經網路的參數？ ● 如何將自己所學的各種技術，進行有效的模型集成？ 我們也在書中適時加上小編補充，讓讀者可以完整吸收四位專家的思想精髓，希望讀者閱讀本書之後，不僅可以在 Kaggle 競賽中締造絕佳成績，也相信讀者可以解決工作、研究中複雜且混亂的資料集。 讓我們一同走上資料科學的巔峰吧！ 本書特色 ● 國立成功大學資訊工程學系特聘教授 陳培殷博士 推薦 ● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。 ● 集結 4 位 Kaggle 高手累積共 37 面獎牌的實戰經驗 ● 整理當前實務上各種特徵
工程的困難問題以及解決的方法 ● 分享各種技術使用時機與實踐結果的寶貴心得 ● 揭露 Kaggle 競賽高人一等的制勝精華 ● 提供書中 Python 範例程式下載
應用資料探勘技術探討都市景觀因子對住宅價格之影響
為了解決Min max algorithm 的問題，作者章毅 這樣論述：
隨著都市化的快速擴張，都市中的自然生態資源不斷減少，同時伴隨的是交通建設及經濟的快速發展，進而產生不同的都市景觀。以高度都市化的台北市而言，都市中的景觀環境也漸漸成為影響住宅單價的重要因子。然而，過去有許多學者探討都市景觀因子與住宅價格之間的關聯性，卻鮮少有應用資料探勘技術探討都市景觀因子對住宅價格的影響，故為本研究之動機。本研究目的為建立一都市景觀因子的房價預測模型，藉由輸入都市景觀條件快速預測合理的住宅價格，可作為房地產買賣決策的參考工具。本研究經由文獻探討及專家訪談歸納出33個都市景觀因子，透過模糊德爾菲法(Fuzzy Delphi Method)、迴歸分析(Regression)與單
因子變異數分析(ANONVA)篩選出11項對於住宅價格影響較大的因子，作為本研究的都市景觀評估準則。本研究分別應用資料探勘技術中的關聯規則(Association Rules)探討不同景觀因子間的關聯性，並找出低、中、高單價中最重要的景觀因子；以及應用類神經網路(Artificial Neural Network)建構一都市景觀因子的房價預測模型，而預測準確率最高能夠達到89%。