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Sklearn 標準化的問題，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
Sklearn 標準化的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳雷寫的 深度學習與MindSpore實踐 和羅偉富的 Python設計模式都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自清華大學 和深智數位所出版 。
淡江大學 機械與機電工程學系碩士班 楊智旭所指導 林明麟的 支持向量迴歸對鋁合金輪圈的加工參數研究 （2019），提出Sklearn 標準化關鍵因素是什麼，來自於支持向量回歸、鑄孔不良、鋁合金輪圈。
深度學習與MindSpore實踐
為了解決Sklearn 標準化 的問題，作者陳雷 這樣論述：
本書系統地介紹了深度學習理論，並基於MindSpore AI計算框架進行實踐。全書共分14章，內容涵蓋深度學習概況、深度學習基礎知識、深度神經網路、卷積神經網路、迴圈神經網路、無監督學習、深度強化學習、自動化機器學習、端雲協同、深度學習視覺化及深度學習的數據準備等。為便於讀者學習，書中還給出了基於MindSpore實現的關於深度學習的開發實例及線上資源。 本書可作為普通高等學校人工智慧、智慧科學與技術、電腦科學與技術、電子資訊工程、自動化等專業的本科生及研究生教材，也可作為從事深度學習相關工作的軟體發展工程師與科研人員的學習、參考用書。 陳雷：香港科技大學電腦科學與工程
系教授，大資料研究所主任，IEEE Fellow和ACM傑出科學家。研究方向包括資料驅動AI、人力機器學習、知識圖譜、社交媒體上的資料採擷等。在國際著名期刊和會議上發表300餘篇論文，曾獲得2015年SIGMOD時間測試獎。現任VLDB 2019程式委員會聯合主席、VLDB期刊主編、IEEE TKDE期刊副總編輯、VLDB Endowment執行成員。 序言一（徐直軍-華為輪值董事長） 序言二（樊文飛-中國科學院外籍院士） 前言 第1章引言 1.1人工智慧的歷史變遷 1.2什麼是深度學習 1.3深度學習的現實應用 1.3.1自動語音辨識 1.3.2圖像識別 1.3.3自然語
言處理 1.3.4其他領域 1.4本書的組織架構 1.5MindSpore簡介 1.5.1程式設計簡單 1.5.2端雲協同 1.5.3調試輕鬆 1.5.4性能卓越 1.5.5開源開放 第2章深度學習基礎知識 2.1回歸問題演算法 2.2梯度下降演算法 2.3分類問題演算法 2.4過擬合與欠擬合 第3章深度神經網路 3.1前向網路 3.2反向傳播 3.3泛化能力 3.4用MindSpore實現簡單神經網路 3.4.1各層參數說明 3.4.2詳細步驟 第4章深度神經網路的訓練 4.1深度學習系統面臨的主要挑戰 4.1.1大資料集需求 4.1.2硬體需求 4.1.3過擬合 4.1.4超參數優化
4.1.5不透明性 4.1.6缺少靈活性 4.2正則化 4.2.1L2範數正則化 4.2.2L1範數正則化 4.3Dropout 4.4自我調整學習率 4.4.1AdaGrad 4.4.2RMSProp 4.4.3Adam 4.5批標準化 4.6用MindSpore 實現深度神經網路 4.6.1各層參數說明 4.6.2詳細步驟 第5章卷積神經網路 5.1卷積操作 5.2池化 5.3殘差網路 5.4應用：圖片分類 5.5用MindSpore實現基於卷積神經網路圖片分類 5.5.1載入MindSpore模組 5.5.2定義ResNet網路結構 5.5.3設置超參數 5.5.4導入資料集 5.5
.5訓練模型 第6章迴圈神經網路 6.1迴圈神經網路概述 6.2深度迴圈神經網路 6.3長期依賴的挑戰 6.4長短期記憶網路和門控迴圈神經網路 6.4.1長短期記憶網路 6.4.2門控迴圈神經網路 6.5應用：文本預測 6.6用MindSpore實現基於長短期記憶網路的文本預測 6.6.1載入MindSpore模組 6.6.2數據準備 6.6.3定義網路 6.6.4參數介紹 6.6.5訓練模型 參考文獻 第7章無監督學習： 詞向量 7.1Word2Vec 7.1.1提出背景 7.1.2發展現狀 7.1.3技術原理 7.1.4技術難點 7.1.5應用場景 7.1.6框架模組 7.2GloVe
7.2.1提出背景 7.2.2發展現狀 7.2.3技術原理 7.2.4技術難點 7.2.5應用場景 7.2.6框架模組 7.3Transformer 7.3.1提出背景 7.3.2發展現狀 7.3.3技術原理 7.3.4技術難點 7.3.5應用場景 7.3.6框架模組 7.4BERT 7.4.1提出背景 7.4.2發展現狀 7.4.3技術原理 7.4.4技術難點 7.4.5應用場景 7.4.6框架模組 7.5詞向量典型生成演算法對比 7.6應用：自動問答 7.6.1自動問答的相關概念 7.6.2傳統的自動問答方法 7.6.3基於深度學習的自動問答方法 7.7用MindSpore 實現基於BE
RT的自動問答 7.7.1資料集準備 7.7.2訓練BERT網路 參考文獻 第8章無監督學習： 圖向量 8.1圖向量簡介 8.2DeepWalk演算法 8.2.1DeepWalk演算法原理 8.2.2DeepWalk演算法實現 8.3LINE演算法 8.3.1LINE演算法原理 8.3.2LINE演算法實現 8.4Node2Vec演算法 8.4.1Node2Vec演算法原理 8.4.2Node2Vec演算法實現 8.5GCN演算法 8.5.1GCN演算法原理 8.5.2GCN演算法實現 8.6GAT演算法 8.6.1GAT演算法原理 8.6.2GAT演算法實現 8.7應用：推薦系統 8.7.
1工業界中的推薦系統 8.7.2推薦系統中的圖神經網路模型 參考文獻 第9章無監督學習： 深度生成模型 9.1變分自編碼器 9.1.1提出背景 9.1.2發展現狀 9.1.3技術原理 9.1.4技術難點 9.1.5應用場景 9.2生成對抗網路 9.2.1提出背景 9.2.2發展現狀 9.2.3技術原理 9.2.4技術難點 9.2.5應用場景 9.2.6框架模組 9.3應用：資料增強 9.3.1資料增強的定義 9.3.2資料增強的目的 9.3.3傳統資料增強的方法 9.3.4基於深度學習的資料增強方法 9.4用MindSpore實現基於生成對抗網路的資料增強 參考文獻 第10章深度強化學習
10.1強化學習基本概念 10.1.1基礎概念與理論 10.1.2瑪律可夫決策過程 10.1.3貝爾曼方程 10.2基本求解方法 10.2.1動態規劃法 10.2.2蒙特卡羅法 10.2.3時間差分法 10.3深度強化學習演算法 10.3.1DQN演算法 10.3.2DDPG演算法 10.3.3A3C演算法 10.4最新應用 10.4.1推薦系統 10.4.2博弈遊戲 10.5用MindSpore實現基於DQN的博弈遊戲 參考文獻 第11章自動化機器學習 11.1AutoML框架 11.1.1NAS演算法 11.1.2超參調優 11.2現有AutoML系統介紹 11.2.1AutoWeka/
AutoSklearn/HyperOpt 11.2.2Microsoft NNI 11.3元學習 11.3.1學習優化器 11.3.2學習參數初始化 11.3.3學習損失函數 11.3.4學習度量 11.4用MindSpore實現AutoML 參考文獻 第12章端雲協同 12.1端側推理 12.2端雲遷移學習 12.3端雲聯邦學習 12.3.1聯邦平均 12.3.2梯度壓縮 12.4端雲協同框架 參考文獻 第13章深度學習視覺化 13.1深度學習視覺化概述 13.1.1資料分析 13.1.2模型建立與理解 13.1.3訓練 13.1.4評估 13.2MindSpore視覺化實踐 13.2
.1視覺化流程 13.2.2資料集視覺化 13.2.3模型與訓練視覺化 13.2.4Summary匯總資料格式 參考文獻 第14章深度學習的數據準備 14.1資料格式概述 14.2深度學習中的資料格式 14.2.1原始輸入 14.2.2標注信息 14.3常用的深度學習資料格式 14.3.1TFRecord格式 14.3.2LMDB存儲 14.3.3Rec格式 14.3.4MindSpore資料格式 14.3.5MindSpore資料集 14.4使用MindSpore資料格式進行訓練資料準備 14.4.1MindSpore資料格式生成 14.4.2MindSpore資料格式統計與檢索 14.4
.3MindSpore資料格式訓練資料讀取 附錄A中、英文對照詞彙表 附錄BMindSpore白皮書 參考文獻
支持向量迴歸對鋁合金輪圈的加工參數研究
為了解決Sklearn 標準化 的問題，作者林明麟 這樣論述：
壓鑄在現代的鑄造業中，占了很重要的角色及地位，然而鑄造程序引起成品的良率及鑄造成本的考量，導致尋找出一種能提前預測的方法成為迫切的需求，而在大部份的工廠中，要分析出鑄造程序哪裡出問題，通常都要廠內有資深的壓鑄師傅經過試誤法花費時間來找出問題所在，或者由外聘專業人員來做檢測也是一筆可觀的支出，況且若在開模鑄造後才發現一大批產品都不能用，那對企業來說絕對是一種致命的傷害。近年來隨著人工智慧的崛起及更多演算法的精進，支持向量回歸被廣泛應用在多種領域，而在CNC這一方面，被用來預測加工溫度、粗糙度、加工時間等，本論文利用支持向量回歸來預測鑄造時的鑄孔不良程度，利用所得到的數據進行模型的訓練，其中考量
到各種塗模劑、鋁湯溫度、模溫、壓力段、時間段所產生的影響，最後使用訓練完成的模型來預測鑄孔不良程度，並從中找出最佳的塗模劑、鋁湯溫度、模溫、壓力段、時間段組合，並在實驗進行中印證，支持向量回歸結合高斯核函數(rbf)的預測準確率可以達到99.56%，研究證實，透過此論文的方法，能夠找出壓鑄機台的最佳化預測模型。
Python設計模式
為了解決Sklearn 標準化 的問題，作者羅偉富 這樣論述：
這是一本通俗易懂、妙趣橫生的設計模式書籍，作者將帶領讀者進入物件導向程式設計的禪道三重境界。 ►一重境界：依葫蘆畫瓢。這屬於初學階段，以為設計模式只有書中提到的那幾種，能把模式名稱倒背如流，但真正要用時，還得去翻書，依據類別圖照搬照改。 ►二重境界：靈活運用。這屬於中級階段，即對每一種設計模式都非常熟悉，有較深入的思考，而且能夠根據實際的業務場景選擇合適的模式，並對相應的模式進行恰當的修改以符合實際需求。 ►三重境界：心中無模式。這算最終階段，這裡說無模式並非不使用設計模式，而是設計模式的理念已經融入使用者的靈魂和血液，已經不在乎具體使用哪種通用模式了
，但寫出的每一個程式碼都遵循設計的原則，能靈活地創造和使用新的模式（這種模式使用者自己可能也不知道該叫什麼）。這就是所謂的心中無模式卻處處有模式。 全書分為3篇： ■「基礎篇」 講解23種經典設計模式，其中19種常用設計模式分別用單獨的章節講解，其餘設計模式放在一章中講解。 ■「進階篇」 講解由基礎設計模式衍生出的各種程式設計機制，包括篩檢程式模式、物件集區技術、回檔機制和MVC模式，它們在各大程式設計語言中都非常重要而且常見。 ■「經驗篇」 結合工作經驗和專案積累，分享對設計模式、設計原則、專案重構的理解和看法。 適合讀者群：互聯網軟體開發者、有
一定程式設計基礎的IT職場新人、對設計模式和程式設計思維感興趣者。 本書特色 ►本書通俗易懂、妙趣橫生 ►生活經歷、融入設計模式 ►心中無模式卻處處有模式 ►邁向程式碼重構與簡潔之道