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監督式學習演算法的問題，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
監督式學習演算法的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦ImranAhmad寫的 每個程式設計師都應該要知道的50個演算法 和溫在弘的 空間分析：方法與應用(二版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站商用數據應用師 - 中華企業資源規劃學會也說明：進行資料探勘的起手式描述中，所謂可能有商機的痛點是指 ... 「啤酒(Beer)與尿布(Diaper)」的故事是採用下列哪一類演算法. (A) 決策樹分類法 ... (B) 非監督式學習.
這兩本書分別來自博碩 和雙葉書廊所出版 。
國立臺灣大學 資訊工程學研究所 陳縕儂所指導 蘇上育的 語意理解與語句生成之對偶性的有效利用 （2021），提出監督式學習演算法關鍵因素是什麼，來自於對話系統、自然語言理解、自然語言生成、對偶學習、語意理解、語句生成。
而第二篇論文國立中正大學 資訊工程研究所 江振國所指導 郭廷宇的 透過相似偽標籤和特徵關聯性增強半監督式影像分類 （2021），提出因為有 半監督式學習、相似偽標籤、特徵關聯性、預熱的重點而找出了 監督式學習演算法的解答。
最後網站三大類機器學習：監督式、強化式、非監督式 - 工程師。日常則補充：監督式學習 (Supervised learning) 是電腦從標籤化(labeled) 的資訊中分析 ... 式、非監督式都只是大致的分類，到實際落地該採用哪一種演算法模型， ...
每個程式設計師都應該要知道的50個演算法
為了解決監督式學習演算法 的問題，作者ImranAhmad 這樣論述：
不管是在計算的科學與實務上，演算法總是扮演重要的角色。除了傳統的計算之外，對任何一個開發者或程式設計師而言，使用演算法解決實務問題的能力是非常重要且必須具備的技巧。本書不只會幫助你發展選用的技術以及使用演算法以解決實務問題，同時也能理解這些演算法是如何運作的。 本書從演算法的介紹開始，並說明各種演算法的設計技巧，再佐以實際範例來協助探討如何實作不同類型的演算法，諸如搜尋與排序。當你要進階更複雜的演算法集合時，你將會學到線性規劃、頁面排名以及各種圖（graph），甚至跨入AI領域學習如何使用機器學習演算法，並瞭解它們背後的數學與邏輯。隨後將更進一步探討一些案例研究，像是天氣預測、
推文分群以及電影推薦引擎等等，瞭解如何應用這些演算法以達到最佳化。最終，你將精通平行處理技術的運用，讓你有能力可以使用這些演算法在計算密集的任務上。 讀完本書，你將精通各式各樣的演算法來解決職場上的電腦運算問題。 本書範例檔： github.com/packtpublishing/40-algorithms-every-programmer-should-know 本書特色 ☛學習現存於Python程式庫中的資料結構及演算法 ☛了解如何實作圖形演算法，並藉由網路分析進行詐欺偵測 ☛學會使用機器學習演算法，即時進行相似推文的分群並處理Twitter資料
☛學會使用監督式學習演算法預測天氣 ☛學會使用Siamese Neural Networks執行單張影像的辨識 ☛建立一個推薦引擎，向訂閱者建議相關的電影 ☛部署機器學習模型時，使用對稱及非對稱加密，實作萬無一失的安全機制
語意理解與語句生成之對偶性的有效利用
為了解決監督式學習演算法 的問題，作者蘇上育 這樣論述：
許多現實世界的人工智慧問題都帶有對偶性質，也就是說，我們可以直接調換一個任務的輸入和目標來形成另外一個任務。機器翻譯是一個很經典的例子，舉例來說，從英文翻譯至中文有一個對偶任務為從中文翻譯至英文。語音辨識和語音合成之間也有結構對偶性。給定一個資訊文本的片段，回答問題和產生問題也是對偶態。最近的研究於有效利用任務之間的對偶性來提升表現也顯現了對偶性的重要性。自然語言理解和自然語言生成皆為自然語言處理以及對話領域的重要研究主題，自然語言理解的目標是抽取出給定語句的核心語意，而自然語言生成則相反，其目標是為基於給定的語意建構對應的句子。然而，語言理解和語言生成之間的對偶性尚未被探討過。本篇論文旨在
探究自然語言理解和自然語言生成之間的結構對偶性。在本篇論文中，我們展示五篇連續的研究，每一篇聚焦在學習以及資料情境的不同層面。第一，我們有效利用了自然語言理解和自然語言生成之間的對偶性並將其作為正則化項導入學習目標。此外，我們利用專業知識來設計適合的方法來估計資料分布。第二，我們進一步提出了聯合學習框架，提供了使用不只是監督式學習還有非監督式學習演算法的彈性、且使兩個模型之間能夠順暢流通梯度。第三，我們研究如何利用最大化相互資訊來增強聯合學習框架。上述的研究都是在訓練階段有效利用對偶性，因此最後，我們向前邁進一步、在推論階段以及預訓練後的微調階段利用對偶性。每一篇研究都展示了一個用不同方式來有
效利用對偶性的新模型或是學習框架，總合起來，這篇論文探索了有效利用自然語言理解和自然語言生成之間的結構對偶性的一個新研究方向。
空間分析：方法與應用(二版)
為了解決監督式學習演算法 的問題，作者溫在弘 這樣論述：
本書系統性地介紹空間思考的概念與常用的分析方法，包括：空間思考的觀念、地圖繪製原則、空間的幾何關係、空間型態與群聚分析、地理變數的關聯分析與迴歸模型等主題。 書中的『地圖』透過數據科學的分析思維，提供讀者探索在空間資料背後所呈現的地理過程與意涵。 同時，新版內容新增常用的非監督式與監督式學習演算法，包括：DBSCAN、OPTICS等分群演算法、以及決策樹與隨機森林等預測分類演算法。 本書特色 1.循序漸進介紹各種分析方法的原理與應用實例。 2.全書採用ArcGIS Pro進行逐步的範例實作解說。 3.新版增加地理空間資料常用的機器學習演算法。
透過相似偽標籤和特徵關聯性增強半監督式影像分類
為了解決監督式學習演算法 的問題，作者郭廷宇 這樣論述：
近年來，使用少量標記資料和大量未標記資料來學習數據信息進行影像分類的半監督式學習演算法在準確度已經逐漸接近完全監督式學習的準確度。最近一個常用的想法是將影像增強與一致性正則化(Consistency regularization) 結合使用。但是如果它們偽標籤的信心值沒有大於預定義的閾值，則此筆未標記資料將在這個輪訓練中被拒絕並且不會對模型訓練有所貢獻。另一方面，之前大部分的方法主要關注在最後的預測結果而沒有考慮到特徵之間的關係。為了更多地利用未標記數據並改善半監督圖像分類的特徵關係，我們提出了帶有預熱策略(Warmup strategy)的內部擴增損失(Intra-augmentation
Loss)，通過特徵關聯性提高分類準確度。透過結合內部擴增損失和配對損失(Pair Loss)，我們的方法可以更好的利用未標記資料。實驗表明我們的半監督式影像分類方法可以通過提升不同擴增方法的未標記資料之間的特徵相似性來提高模型性能，並在四千個標籤的CIFAR-10和一萬個標籤的CIFAR-100上取得最先進的性能。