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z-score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
z-score標準化的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃志勝寫的 機器學習的統計基礎：深度學習背後的核心技術 和（美）赫蘇斯·羅格爾-薩拉查的 數據科學與分析：Python語言實現都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Z-score 標準化Web公式也說明：Z -score 標準化 Web公式：Altman Z-Score＝1.2 x1＋1.4 x2＋3.3 x3＋0.6 x4＋1.0 ... 标准化方法，spss默认的标准化方法就是z-score标准化。. 也叫标准差标准化，这种 ...
這兩本書分別來自旗標 和機械工業所出版 。
國立雲林科技大學 工業工程與管理系 洪鈺欣所指導 童湘庭的 應用機器學習於人員勞動生產力預測及產品異常辨識 （2021），提出z-score標準化關鍵因素是什麼，來自於生產力、機器學習、隨機森林、XGBoost、LightGBM。
而第二篇論文國立虎尾科技大學 機械設計工程系碩士班 林明宗所指導 林建安的 應用深層類神經網路於CNC插補參數最佳化與加工性能預測 （2021），提出因為有 反向傳播神經網絡、插補、參數優化、加工效能的重點而找出了 z-score標準化的解答。
最後網站那些名字聽起來很酷的分析法！ - z score 中文 - Rd1Fu則補充：参考资料： 发布于23: 3 条评论标准分数Standard Score ，又称z score，中文称为Z 分数或标准化值在统计学中是种无因次值，就是种纯数字标记，是借由从单原始分数中减去 ...
機器學習的統計基礎：深度學習背後的核心技術
為了解決z-score標準化 的問題，作者黃志勝 這樣論述：
「作者在上市 IC 公司上班，每天面對 real world problems。探索如何建立輕量深度學習網路以及發展更有效率的學習方式是他每天的工作。這是一本學理及實務兼具的好工具書。」 － 中央研究院資訊科學研究所所長 廖弘源博士 推薦 [搭起 AI 與統計的橋樑] 原本統計學與人工智慧是兩個完全不同的領域，然而兩者在近代都有了新的發展進而產生連結。在人工智慧中導入機率與統計的觀念，讓電腦具有自己找出數據之間的關聯性並試圖解決問題的能力，因而出現機器學習 (machine learning) ，再加上電腦計算能力的大幅提升，解決多層類神經網路和大數據之間聯
繫性的可能，進而衍生出現今最熱門的深度學習 (deep learning)。 不過，大部分電腦相關科系出身的人並不熟悉統計學，因此在更上一層樓的時候容易遇到障礙。有鑒於此，小編在推出《機器學習的數學基礎》(天瓏專業書店年度暢銷第一名) 一書之後，就積極開發 AI 與統計學相關的書籍。在尋尋覓覓之後請到擅長統計與機器學習的黃志勝博士出馬撰寫《機器學習的統計基礎》，首要之務就是讓讀者不要視統計為畏途，因此在書中設計大量範例以降低學習難度，務求讀得懂、做得出來才容易吸收，進而搭好統計與機器學習的橋樑。如果自覺數學已經還給老師了也不用擔心，可以將本書搭配《機器學習的數學基礎》一併完整學習。
[學會統計，由混亂到清晰] 本書從讀者在高中就學過的集合與機率論開始，帶您快速複習一遍，並將容易混淆之處多多舉例說明，並將以前似懂非懂的隨機變數、機率分布等觀念再解釋得更清楚。接下來就進入專有名詞特別多的統計學，這也是造成許多人暈頭轉向之處。特別是樣本估計、信賴區間、顯著水準、信心水準、t-分布、假設檢定...等讓人一個頭兩個大的主題，更是務求清楚明瞭。當然本書不可能把完整的統計學全都搬進來，此處只介紹機器學習、深度學習需要用到的統計基礎知識，縮短您的學習時間。 然後就進入機器學習的重頭戲，從資料前處理到迴歸、分類模型的建立，以及當數據的特徵數過多時的 PCA、LDA 統計降維法
。從類神經網路開始進入深度學習的範疇，包括前向傳遞、梯度下降法與倒傳遞學習法的手算實作，幫助讀者一步步建立深度學習的演算邏輯，並利用參數常規化解決模型過擬合 (over-fitting) 的問題。最後，導入模型評估，例如二元、多元分類模型評估指標、迴歸模型評估指標、4 種交叉驗證的方法，做為判斷模型好壞的參考依據。 相信讀者認真看完本書後，一定能建立起機器學習結合統計學的硬底子。當然這只是開端，期望讀者以本書為基石繼續前行。 本書特色 1. 打好機率與統計的基礎，快速釐清讓人容易暈頭轉向的統計理論。 2. 藉由大量範例說明，務求讀得懂、做得出來，才容易吸收。 3. 作者提
供專屬讀者天地，以及機器學習方面的文章供後續學習。
應用機器學習於人員勞動生產力預測及產品異常辨識
為了解決z-score標準化 的問題，作者童湘庭 這樣論述：
因應現代商業競爭已拓展至全球化，為保持行業間的競爭力企業需不斷評估本身的生產力。藉由生產力追蹤生產成本的變動和行業間彼此競爭力的變化，進而了解公司內部生產實際情況，並以此來進行改善活動或者維持關鍵要素，不斷的改善後達到所追求之目標。本研究將預測生產力數值與產品異常辨識，使用方法為機器學習包含：隨機森林、XGBoost、LightGBM三種模型。 研究結果顯示預測連續數值上使用隨機森林模型進行預測，MSE為0.0005為三者中誤差最小，在產品異常辨識中使用LightGBM模型績效最佳，且所需時間最短，因此本研究將建議優先使用隨機森林與LightGBM兩種模型。根據本研究重要特徵分析，若企
業屬於勞力密集型，建議可以使用使用額外獎勵與設定目標生產力，如此可以提升生產績效，若企業使用機台生產，對於機台參數的設置需要特別注重，並且落實機台保養，如此才會有穩定的生產力。
數據科學與分析：Python語言實現
為了解決z-score標準化 的問題，作者（美）赫蘇斯·羅格爾-薩拉查 這樣論述：
本書由前IBM首席資料科學家撰寫，旨在為勵志成為資料科學家的讀者給出一個可行的實踐指南。從Python入門開始，逐步實現資料分析、機器學習等通用演算法，進而討論資料科學家的典型工作流程，最後從實踐入手，由淺入深，精選決策樹、降維技術、支援向量機等資料分析案例，讓讀者能逐步理解晦澀的公式理論並上手操作，可以滿足不同層次的讀者需求。 Jesús Rogel-Salazar 博士作為首席資料科學家，曾在AKQA、IBM資料科學工作室、Dow Jones等大型公司工作，在該領域有豐富的工作經驗。他是英國倫敦帝國理工學院物理系的訪問研究員，也是英國赫特福德大學物理學、天文學和數學學院
的成員。他在帝國理工學院獲得物理學博士學位元，從事量子原子光學和超冷物質方面的研究。 自2006年以來，他一直擔任數學高級講師以及金融行業的顧問和資料科學家，是《Essential Matlaband Octave》一書的作者。他的興趣包括數學建模、資料科學以及光學、量子力學、資料新聞與金融等應用領域的優化問題。 譯者序 前言 讀者指南 第1章 資料科學家的試驗與磨難 1 1.1 數據？科學？資料科學！ 1 1.2 資料科學家：現代鹿角兔 4 1.3 資料科學工具 9 1.4 從數據到洞察力：資料科學工作流 11 1.4.1 識別問題 13 1.4.2 獲取資料 13 1
.4.3 資料採擷 13 1.4.4 建模與評價 13 1.4.5 表徵與互動 14 1.4.6 資料科學：一個反覆運算過程 14 1.5 總結 15 第2章 Python：完全不同的程式設計語言 16 2.1 為何是Python？為何不是？ 17 2.1.1 使用Shell或不使用Shell 19 2.1.2 使用iPython/Jupyter Notebook 20 2.2 初探Python 21 2.2.1 基本類型 21 2.2.2 數字 21 2.2.3 字串 22 2.2.4 複數 23 2.2.5 列表 24 2.2.6 元組 27 2.2.7 字典 29 2.3 控制流 31
2.3.1 if ... elif ... else 31 2.3.2 while 32 2.3.3 for 33 2.3.4 try... except 34 2.3.5 函數 36 2.3.6 腳本和模組 39 2.4 計算和資料處理 41 2.4.1 矩陣操作和線性代數 41 2.4.2 NumPy陣列和矩陣 42 2.4.3 索引和切片 45 2.5 “熊貓”前來救駕 46 2.6 繪圖和視覺化庫：Matplotlib 50 2.7 總結 52 第3章 能夠探知的機器：機器學習和模式識別 53 3.1 認知模式 53 3.2 人工智慧和機器學習 54 3.3 資料很好，但也需要其他支援
56 3.4 學習、預測和分類 57 3.5 機器學習和資料科學 58 3.6 特徵選擇 59 3.7 偏差、差異和正規化：平衡法 60 3.8 一些有用的措施：距離和相似性 61 3.9 注意“維度的詛咒” 64 3.10 Scikit-learn是我們的朋友 67 3.11 訓練和測試 70 3.12 交叉驗證 72 3.13 總結 75 第4章 關係難題：回歸 76 4.1 變數之間的關係：回歸 76 4.2 多元線性回歸 78 4.3 普通最小二乘法 80 4.4 大腦與身體：單變數回歸 83 4.5 對數變換 90 4.6 使任務更容易：標準化和擴展 93 4.6.1 正則化或單位
縮放 94 4.6.2 z-Score縮放 95 4.7 多項式回歸 96 4.8 方差–偏差權衡 99 4.9 收縮：選擇運運算元和Ridge 101 4.10 總結 105 第5章 鹿角兔和野兔：聚類 107 5.1 聚類 107 5.2 k–均值聚類 108 5.2.1 聚類驗證 110 5.2.2 k–均值實際操作 112 5.3 總結 115 第6章 獨角獸和馬：分類 116 6.1 分類 116 6.1.1 混淆矩陣 117 6.1.2 ROC和AUC 119 6.2 使用KNN演算法分類 121 6.3 邏輯回歸分類器 126 6.3.1 邏輯回歸的解釋 129 6.3.2 邏輯
回歸的應用 130 6.4 使用樸素貝葉斯演算法進行分類 136 6.4.1 樸素貝葉斯分類器 139 6.4.2 樸素貝葉斯分類的應用 140 6.5 總結 144 第7章 決策：分層聚類、決策樹和集成技術 145 7.1 分層聚類 145 7.2 決策樹 150 7.3 集成技術 160 7.3.1 套袋 164 7.3.2 助推 164 7.3.3 隨機森林 165 7.3.4 層疊和混合 166 7.4 集成技術實踐 167 7.5 總結 171 第8章 少即多：降維 172 8.1 降維 172 8.2 主成分分析 175 8.2.1 PCA實踐 177 8.2.2 PCA在鳶尾花資
料集中的應用 180 8.3 奇異值分解 183 8.4 推薦系統 187 8.4.1 基於內容的過濾實踐 188 8.4.2 協同過濾實踐 191 8.5 總結 195 第9章 內核秘訣：支持向量機 197 9.1 支援向量機和內核方法 197 9.1.1 支持向量機 199 9.1.2 內核的技巧 204 9.1.3 SVM實踐：回歸 205 9.1.4 SVM實踐：分類 208 9.2 總結 212 附錄 Scikit-learn中的管道 213 參考文獻 217
應用深層類神經網路於CNC插補參數最佳化與加工性能預測
為了解決z-score標準化 的問題，作者林建安 這樣論述：
新一代CNC控制器趨勢朝向高品質加工，由於客製化產品及少量多樣的生產需求，快速調整CNC控制器參數以符合每一項產品之加工需求日漸重要。業界通常會以加工的週期時間、表面粗糙度以及精度作為產品的性能指標，然而由於加工特性的衝突，當加工速度不斷提高時，難以維持最高等級的加工精度與表面粗糙度要求。因此在不同的加工性能指標下，應有各自合適的CNC控制器參數組合。此外，CNC控制器內含大量的參數且某些參數又互相影響，如此將增加現場工程師調機的複雜度。本研究利用數據驅動方式開發一CNC參數最佳化方法以達到高品質加工目標，此方法可以依據使用者給定的加工需求自動地設定CNC插補參數並預測加工性能。插補參數如速
度、加速度、加加速度以及轉角平化化公差被選擇作為實驗因子，追蹤誤差、輪廓誤差與加工時間被視為加工性能指標。標準測試圖案程式KANINO路徑被使用以得到海德漢控制器產生的插補命令。在不同的插補參數組合下，實驗數據包含運動軸位置和工作台加速度可經由光學尺和加速規量測獲得，接著透過數據分析並收集成為訓練集。為了確保最終加工性能，反向傳播神經網絡的超參數使用Hyperband演算法進行優化調校，接著反向傳播神經網絡被使用來建立一個預測插補參數與加工性能關係的模型。此外，經過訓練的模型結合多目標函數以及非凌越排序基因演算法，可依據使用者設定的3種加工指標權重，求出最佳化的插補參數組合。最後，在一桌上型五
軸雕刻機上執行實驗以驗證本研究所提出方法的可行性以及效能。實驗結果顯示反向傳播神經網絡模型的預測準確度可達90%以上，所有實驗的加工性能誤差皆低於11%。