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常見的機器學習演算法的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
常見的機器學習演算法的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李鷗寫的 Python+Tensorflow機器學習實戰 可以從中找到所需的評價。
另外網站以機器學習演算法對糖尿病及糖尿病前期的預測 - 臺北醫學大學也說明：國外也有利用機器演算法對糖尿病預測所做的研究。因此，本研究以台灣門診中常見的檢驗項目，透過各種機器學習演算法，包含類神網路與支持向量機等分類技術 ...
國立高雄科技大學 電子工程系 李財福所指導 劉宇軒的 使用機器學習演算法預測質子治療監測單位校準參數 以提升品質保證程序之效率 （2021），提出常見的機器學習演算法關鍵因素是什麼，來自於機器學習、質子治療、病患品質保證程序、提升效率。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 王永鐘所指導 蔡柏堅的 信用卡詐欺偵測:結合三域安全協議及機器學習的應用架構 （2020），提出因為有 信用卡詐欺、三域安全協議、詐欺偵測系統、機器學習的重點而找出了 常見的機器學習演算法的解答。
最後網站不藏私的機器學習演算法圖解-從監督式學習到非監督式學習(下)則補充：Python 簡潔易學，原本就適合作為第一個入門的程式語言，而透過如scikit-learn 的Python 機器學習套件，在Python 中提供大量常見的機器學習演算法和許多 ...
Python+Tensorflow機器學習實戰
為了解決常見的機器學習演算法 的問題，作者李鷗 這樣論述：
本書通過開發實例和項目案例，詳細介紹TensorFlow 開發所涉及的主要內容。書中的每個知識點都通過實例進行通俗易懂的講解，便於讀者輕鬆掌握有關TensorFlow 開發的內容和技巧，並能夠得心應手地使用TensorFlow 進行開發。 本書內容共分為11 章，首先介紹TensorFlow 的基本知識，通過實例逐步深入地講解線性回歸、支持向量機、神經網路演算法和無監督學習等常見的機器學習演算法模型。然後通過TensorFlow 在自然語言文本處理、語音識別、圖形識別和人臉識別等方面的成功應用講解TensorFlow 的實際開發過程。 本書適合有一定Python 基礎的工程師閱讀；
對於有一定基礎的讀者，可通過本書快速地將TensorFlow 應用到實際開發中；對於高等院校的學生和培訓機構的學員，本書也是入門和實踐機器學習的優秀教材。
使用機器學習演算法預測質子治療監測單位校準參數 以提升品質保證程序之效率
為了解決常見的機器學習演算法 的問題，作者劉宇軒 這樣論述：
背景：針對目前執行的質子治療病患品質保證(Patient Specific Quality Assurance, PSQA)程序各項步驟中擬定分析因子，透過機器學習方式預測監測單位(Monitor Unit, MU)校準參數，評估其應用於質子治療假體計畫中產生之影響，以提升品質保證程序之效率。材料與方法： 本研究自高雄長庚醫院質子治療中心收集5050筆質子放射治療的品質保證相關因子資料參數，收集的PSQA相關因子包含Line segment、Energy layer、Prescribed dose、Beam energy、Air gap及Residual range。透過不同的演算法個別建立
MU Scaling 預測模型，以平均絕對誤差(Mean Absolute Error, MAE)、均方誤差(Mean Square Error, MSE)、均方根誤差(Root Mean Square Error, RMSE)及R2模型效能評估指標進行評估，選擇評估結果最佳的MU Scaling預測模型進行治療計畫結果評估及量測劑量差異性評估，治療計畫結果部分為評估使用目前治療中心中所使用的PB演算法計算的治療計畫(PB plan)結果、蒙地卡羅演算法計算的治療計畫(MC plan)結果以及本研究建立的MU scaling預測模型計算的治療計畫(MCms plan)結果，量測劑量差異性部分為
評估點劑量的劑量差異及二維面劑量的Gamma index通過率，最後透過程式整合建立質子治療患者品質保證程序之MU Scaling預測及運算平台。結果： 研究中使用質子治療病患品質保證程序中收集的六項相關因子資料參數建立MU Scaling預測模型，依據文獻參考使用了幾種常見的機器學習演算法建立，實驗結果發現隨機森林演算法的結果最佳，為MAE : 0.0003、RMSE : 0.0009、R2 : 0.98。在治療計畫評估方面，MC plan計算需要花費的時間比PB plan多，而使用本研究所建立的MU Scaling預測模型計算的MCms plan其量測點劑量與二為面劑量評估比對結果與作為本
研究金標準的MC plan有高度符合的結果，七組水假體於容許誤差±5%情況下的Gamma index通過率為皆100%，使用MU Scaling預測模型可以縮短整體PSQA程序所需花費的時間。最後將治療計畫及量測計量分析結果結合MU Scaling預測模型進行整合，完成質子治療PSQA MU Scaling預測及運算平台。結論： 本研究評估於質子治療病患品質保證程序中挑選相關因子使用機器學習演算法建立之MU scaling預測模型，結果發現使用隨機森林演算法建構之預測模型準確率最佳，於評估治療計畫結果後，使用MU Scaling預測模型可縮短原先使用之PSQA程序之整體流程，此方法未來可在臨床
工作流程實施，以實現提升整體質子治療治療計畫之效率可以提供臨床評估參考建議。
信用卡詐欺偵測:結合三域安全協議及機器學習的應用架構
為了解決常見的機器學習演算法 的問題，作者蔡柏堅 這樣論述：
近年來電子商務的蓬勃發展，導致信用卡詐欺交易問題日益嚴重。臺灣每年因信用卡線上交易詐欺損失金額多達新臺幣一、二十億元。由於個資保護問題，多數對此議題之研究，皆因缺乏完整的信用卡交易數據，而顯得說服力不足。本研究以較為豐富且完備的資料為基礎，結合三域安全協議驗證機制及機器學習演算法的應用架構，提出種信用卡詐欺偵測方法，期為信用卡詐欺偵測系統之發卡銀行或金融支付服務公司，提供最佳之選擇。 為了探討三域安全協議所蒐集許多信用卡消費本身以外的使用者資訊及新的驗證技術，是否有助於提升詐欺交易的辨識。本論文將信用卡交易、使用者資料欄位，以及合成的信用卡卡號聚合特徵作為訓練資料，使用輕型梯度
提升機、極限梯度提升、樸素貝葉斯、K-近鄰演算法、決策樹、羅吉斯迴歸、隨機森林、支援向量機、多層感知器等9種常見的機器學習演算法建立模型，並選用接收者操作特徵曲線及精確度-召回率曲線下面積的指標評估性能，實驗證實本輪文提出的方法有助於詐欺偵測效能的提升，且以極限梯度提升模型的改善性能最佳，接收者操作特徵曲線及精確度-召回率曲線下面積最大98%、92%。