| dc.contributor | 統計系 | |
| dc.creator (作者) | 周珮婷 | |
| dc.date (日期) | 2023-11 | |
| dc.date.accessioned | 4-Jun-2026 09:08:17 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 4-Jun-2026 09:08:17 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 4-Jun-2026 09:08:17 (UTC+8) | - |
| dc.identifier.uri (URI) | https://ah.lib.nccu.edu.tw/item?item_id=182735 | - |
| dc.description.abstract (摘要) | 本研究將以機器學習概念應用提出的資料關係計算來確認所謂數據智能的基於模式的知識集合，期許這些知識是可解釋及可見的，未來能透過此分法對於更多不同主題的資料，偵測異常資料及定義因果關係，幫助企業解決營運時的問題，確保正確找出偏離預期的情況。 | |
| dc.format.extent | 116 bytes | - |
| dc.format.mimetype | text/html | - |
| dc.relation (關聯) | 科技部, MOST111-2118-M004-003, 111.08-112.07 | |
| dc.subject (關鍵詞) | 特徵挑選; 條件熵; 異常檢測; 訊息降; 監督式學習; 數據驅動 | |
| dc.subject (關鍵詞) | feature selection; conditional entropy; anomaly detection; drop information; supervised learning; data-driven | |
| dc.title (題名) | 數據驅動學習之異常偵測 | |
| dc.title (題名) | Data-Driven Learning of a Novelty Detection | |
| dc.type (資料類型) | report | |
