ml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

金融機器學習與資料科學藍圖

為了解決ml演算法的問題，作者HariomTatsat,SahilPuri,BradLookabaugh 這樣論述：

　　從建構交易策略到使用Python的機器人投資顧問 　　機器學習和資料科學將在未來幾年顯著改變金融業。透過本實用指南，避險基金、投資和零售銀行以及金融科技公司的專業人士將學到如何建構對該行業極為關重要的ML演算法。您將研究ML概念和20多個案例研究，包括了監督式、非監督式和強化學習，以及自然語言處理(natural language processing, NLP)。 　　分析師、交易員、研究人員和開發人員還將深入研究投資組合管理、演算法交易、衍生性商品定價、詐欺偵測、資產價格預測、情緒分析和聊天機器人開發。您將探索現實生活中的問題，並學習以程式碼和範例作為後盾的科學

上合理的解決方案。 　　本書包括： 　　‧基於迴歸的監督式學習交易策略和衍生性商品定價模型 　　‧基於分類的監督式學習信用違約風險預測與詐欺偵測模型 　　‧投資組合管理與收益率曲線建構中的降維技術及實例研究 　　‧利用演算法和分群技術尋找交易策略和投資組合管理中相似物件的案例研究 　　‧建立交易策略的強化學習模型和技巧，衍生性商品避險和投資組合管理 　　‧使用Python函式庫(例如NLTK和Scikit-learn)的NLP技術

ml演算法進入發燒排行的影片

空間調變下之低複雜度軟性輸出檢測器

為了解決ml演算法的問題，作者蔣瑋宸 這樣論述：

空間調變(Spatial Modulation, SM)是多輸入多輸出(Multiple-input multiple-output, MIMO)系統中的技術之一，它沒有傳統MIMO中多天線的干擾(Inter-Antenna Interference, IAI)，因為傳送端只會使用一根天線傳送訊號，而傳送天線的索引值可以用來傳送額外資訊，近年來在MIMO系統中受到廣泛使用。為了檢測傳送訊號，最大相似(Maximum-likelihood, ML)常被採用，但它具有很高的計算複雜度，在本論文中提出一種低複雜度的軟式輸出檢測算法，它的複雜度不會因為調變方法不同而增加，因此遠低於軟式輸出ML演算法

，模擬結果表示位元錯誤率(Bit error rate, BER)接近ML，並且透過對檢測值做排序，如果選擇較少傳送天線來進行軟性決策，雖然性能降低，但複雜度也跟著降低。另外將傳送天線和調變符號的軟性決策做一些假設及取捨，用以達到高性能的同時，更加降低計算上的複雜度。

自然語言處理最佳實務：全面建構真正的NLP系統

為了解決ml演算法的問題，作者SowmyaVajjala,BodhisattwaMajumder,AnujGupta,HarshitSurana 這樣論述：

　　很多著作和課程都使用簡單的案例和定義良好的資料組來處理自然語言處理(NLP)問題，但是，如果你想在商業環境中建構、迭代與擴展NLP系統，並為特定的產業鏈量身打造系統，這本書是為你而寫的指南。軟體工程師與資料科學家可從這本書學會如何在遇到每一個複雜選項時做出正確的選擇。    　　本書作者們將說明如何在更大型的生產環境中建構真正的NLP解決方案，告訴你如何針對各種產業鏈(例如醫療保健、社交媒體與零售)調整解決方案。    　　藉由這本書，你將：  　　‧了解在NLP領域中，廣泛的問題陳述方式、任務與解決方案  　　‧實作與評估各種運用機器學習與深度學習方法的NLP應用程式  　　‧根據商

務問題與產業鏈來微調NLP解決方案  　　‧評估各種NLP生產任務、資料組與工作階段的演算法與做法  　　‧遵守NLP系統的釋出、部署、DevOps的最佳實踐法製作軟體解決方案  　　‧從商務與產品主管的角度，了解NLP的最佳實踐法、機會與路線圖    好評推薦   　　「許多偉大的書籍專門探討基礎的ML演算法，但這本書揭露真實系統的結構。對渴望實際建構和部署NLP的專業人士而言，本書具備無可估量的價值。」 —Zachary Lipton ，Carnegie Mellon大學助理教授，Amazon AI科學家，《Dive into Deep Learning》作者 

利用土地利用迴歸與機器學習建立綜合溫度熱指數之推估模式

為了解決ml演算法的問題，作者陳巧穎 這樣論述：

氣候變遷所致之暖化為目前重要環境議題，除了會影響自然環境外，許多研究也指出極端高溫將影響人類健康，使死亡率、心理疾病發病風險上升。人類活動所造成的排放是導致溫度變化的因素之一，因此，了解影響氣溫變化相關因子及其形成機制為當前的一項重要議題。為了能更加準確的量化人體於熱環境之感受度，結合太陽輻射、環境溫度、濕度及風速之綜合溫度熱指數(Wet Bulb Globe Temperature, WBGT)為目前廣被使用的溫度指標之一，然而現階段之官方氣象測站有關WBGT之監測數據仍甚有限。本研究先針對極端高溫對健康環境之影響進行系統性文獻回顧；再介紹WBGT之計算及其應用方法；比較不同量化溫度變異的

方法學；再探討影響大氣溫度變化之因子如人造建物及亞洲特有之影響變數；並介紹機器學習演算法。研究中結合地理資訊系統及遙感探測資訊，建立2000 至 2016年WBGT土地利用迴歸模型(Land Use Regression Model, LUR)，討論影響WBGT之重要因子；考慮不同類別影響因子與WBGT之關係，除主模型外再根據不同土地利用性質建立數個次模型，探討不同土地利用分類影響WBGT的因子；最後針對主模型LUR所選入之重要變數為基礎，以深度類神經網路(Deep Neural Networks, DNN)、隨機森林(Radom Forest, RF)以及極限梯度提升(eXtreme Gra

dient Boosting, XGBoost)等三種機器學習(Machine Learning, ML)演算法進行模型擬合，進而利用所建模型繪製WBGT之時空分布圖。研究結果發現，WBGT隨著時間有上升的趨勢，而經過第一階段逐步迴歸變數選擇後，主模型中有平均溫度、坡度、2,000m環域範圍之公園綠地、距水體距離等4個變數被選入，LUR迴歸分析結果R2為0.96，進一步使用機器學習擬合主模型之結果，所得到DNN模型R2為0.96、RF模型R2為0.97、XGBoost模型R2為0.98，RF與XGBoost提昇了模型擬合度，尤其XGBoost模型最為優良。