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集成式學習：Python 實踐!整合全部技術，打造最強模型

為了解決stacking中文的問題，作者GeorgeKyriakides,KonstantinosG.Margaritis 這樣論述：

別再傻傻只選一個模型 　　訓練很多模型，卻不知道應該選哪一個？沒有一個模型達標？每個模型都有其優缺點，無法取捨？ 　　小朋友才做選擇，大人全都要！你該試試集成式學習！ 　　集成式學習是使用 2 種或更多的機器學習演算法，來組合出預測能力更好的模型。DeepMind 已經使用集成式學習來組合多個神經網路，控制 Google 資料中心的運作效能；集成式學習技術也在 Kaggle 平台上，席捲了各個競賽的第一名寶座。因此，集成式學習是建立出更具威力的模型，不可或缺的技術之一。 　　本書會介紹實務上常見的集成式學習演算法，如硬投票、軟投票、堆疊法、自助聚合法、適應提升法、梯度提升法、隨機森

林、極端隨機樹等，並且使用熱門的 scikit-learn、Keras、OpenEnsembles、XGBoost 等 Python 函式庫來實作各種不同的集成式學習技術，建構出一個強大的模型。熟稔本書的內容後，不但可以精通集成式學習，在實際情境中面對問題時，亦能具備充分的專業知識判斷適用的集成式學習方法，並成功實作它們。 　　書中採用「做中學」的方式，讓你不僅可以快速掌握理論基礎，也能了解各種集成式學習技術的實作，再加上運用真實世界中的資料集，你將能夠建立出更佳的機器學習模型，以解決各種問題，包含迴歸、分類、分群。 　　現在翻開本書，讓我們一起進入集成式學習的世界，整合你所會的全部技術，

打造最強大的模型。 本書特色   　　● 繁體中文第 1 本集成式學習專書，告訴你不要再傻傻地只選一個模型 　　● 完整介紹集成式學習中常見的演算法，包含極端隨機樹、堆疊法、自助聚合法、提升法等 　　● 一書掌握實作集成式學習的必備套件，如 Scikit-Learn、OpenEnsembles、XGBoost 等 　　● 用 Python 刻演算法給你看，接著告訴你怎麼用套件。讓你不只會做，還懂為什麼這麼做 　　● 以 5 個實務案例來展示集成式學習的威力 　　● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「小編補充」補充必要知識 　　● 本書 Python 範例程式免費下載  

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甲基化CpG 序列結構與機械性質之分子動態模擬研究

為了解決stacking中文的問題，作者洪欣筠 這樣論述：

甲基化DNA為表觀遺傳修飾的一種，在DNA序列不改變的前提下，胞嘧啶中C5的氫原子被催化為甲基團，以微小的差異調控基因表達︒在人類啟動子中的CpG island(CGI)若被甲基化，基因表達量會隨著在CGI中的甲基化濃度越高而下降︒目前對甲基化DNA的理解是甲基化胞嘧啶不會改變雙螺旋DNA的二級結構，反而使局部CGI的磷酸根與五碳糖骨架活動能力下降，且也讓鹼基對間的堆疊結構改變。在這篇研究中，我們為了要暸解被甲基化的胞嘧啶在細節上如何改變CGI局部的DNA結構，設計七種序列為CpG的DNA，利用GROMACS 軟體進行全原子的分子動態模擬，藉著分析分子模擬軌跡檔並應用重原子彈性網路模型理解原

子間剛性的關係，我們瞭解到甲基化後的CpG DNA仍維持B型型態，也發現甲基化鹼基對與相鄰兩個鹼基對的堆疊結構改變︒甲基化胞嘧啶先影響與之相連的氮苷鍵穩定度與旋轉角度，再促使五碳糖轉變為O4’endo構型，改變的五碳糖褶皺構型延伸影響到骨架扭轉角，進而改變相鄰鹼基對的結構與分子穩定度︒藉著我們分子模擬得到的分析結果，我們為甲基化改變CGI局部DNA 結構的機制提供分子層級的看法︒

大師帶你立即上手：機器學習+人工智慧一點也不難

為了解決stacking中文的問題，作者唐宇迪 這樣論述：

　　結合機器學習、資料分析和Python語言，透過實際案例以通俗易懂的方式講解如何將演算法應用到實際工作。 　　全書共20章，大致分為4個部分： 　　第1部分 介紹Python的工具套件，包括科學計算函數庫Numpy、資料分析函數庫Pandas、視覺化函數庫Matplotlib 　　第2部分 講解機器學習中的經典演算法，例如回歸演算法、決策樹、整合演算法、特徵工程、支援向量機、推薦系統、降維演算法、分群演算法等 　　第3部分 介紹深度學習中的常用演算法，包括神經網路、卷積神經網路、遞迴神經網路 　　第4部分 專案實戰，從零開始結合Python工具套件與機器學習演算法，以真實

資料集為基礎，將演算法模型應用到實際業務中。 　　適合讀者群 對人工智慧、機器學習、資料分析，感興趣的初學者和愛好者。 本書特色 　　通俗易懂、零基礎也能學機器學習、快速入門人工智慧領域 　　►完整的工具，包括Numpy, Pandas, Matplotlib 　　►經典的演算法，包括回歸、決策樹、集成、特徵工程、SVM、推薦系統、 　　降維、聚類 　　►深度學習，包括神經網路、CNN、LSTM、RNN等 　　►真正專案實作，包括信用卡詐欺、氣溫預測、新聞分類、音樂推薦系統、TensorFlow、影評情感分析等

應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究

為了解決stacking中文的問題，作者儲玉瑄 這樣論述：

　　工業4.0自動化產業興盛，電動車產業為現代主要趨勢，則多數廠商配置永磁同步馬達（PMSM）作為汽車的核心驅動系統，當驅動馬達時會因轉子溫度變化而影響系統效能，如何有效控制溫度變化，實現馬達高效率控制策略，確保PMSM於安全運作與最大使用率的狀態，可降低內部零組件的壽命耗損和提升整體運轉效率。　　本研究使用Kaggle提供的PMSM溫度資料集的轉子溫度作為主要探討，因此欲透過傳統迴歸分析與機器學習方法之模型對轉子溫度進行預測，分別使用貝氏嶺迴歸、隨機森林、XGBoost及LightGBM模型，並將上述各預測方法比較之各模型績效。經由各預測方法比較之各模型績效後，得知最佳預測模型為XGBoo

st模型，以利未來將本研究提供於電動車產業配置PMSM的研發與技術，能施以預測性維護馬達溫度狀態，進而防止關鍵性設備故障與停機。