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在大數據時代，開源資料分析工具在現代數據科學和資料探勘中扮演著至關重要的角色，通過分析大量數據來獲取具有價值的資訊，促進了日常生活數據化的趨勢。這一領域廣泛應用於商業、醫療、金融等各個行業，為組織提供了更深入的洞察力，幫助做出更明智的決策、提高效率和降低風險，在競爭激烈的環境中取得優勢。本研究將通過三個案例的數據，以及採用四種常見的資料處理方法，包括樹模型、邏輯回歸、線性回歸和K-means分群進行分析。在實驗過程中，將使用五種開源軟體RapidMiner、KNIME、Orange、Rattle和Weka進行相同方法的數據挖掘分析，並對比預測分析結果，以提供更全面的比較和評估。本篇論文選用開源資料分析工具皆有圖形化介面的原因，主要是提供使用者可以不用學習多項的程式語言，並直觀操作介面內的元件和選項式的設定參數即可完成，且在結果呈現上可依據客製化調整所需的圖像文字。

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RNN 雖能處理序列資料，但長期依賴問題嚴重，LSTM 雖解決卻結構複雜、計算量大。為兼顧效能與效率，GRU 應運而生，以更少的門控設計與輕量化結構，在保持長期記憶能力的同時降低計算成本，特別適合資源有限或需快速回應的應用場景。

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能不能把耗時又很手動性的數據準備工作，變得跟在Tableau Desktop裡做分析一樣直觀又有趣？Tableau Prep會說：我可以！

能否擺脫雲端依賴，將決定AI是否能像智慧型手機一樣普及到每個角落，正是NPU崛起的戰略價值，而定義這項技術的，是來自台灣的耐能智慧。

文章浏览阅读2.3w次，点赞26次，收藏80次。L1-norm (L1范数) L2-norm(L2范数)同样存在L0、L3等，L1、L2范数应用比较多。一个向量的 norm 就是将该向量投影到 [0, ∞​) 范围内的值，其中 0 值只有零向量的 norm 取到。不难想象，将其与现实中距离进行类比，在机器学习中 norm 也就总被拿来表示距离关系：根据怎样怎样的范数，这两个向量距离多远。这里怎样怎样的范数就是范数的种类，即p-norm，严格定义为：当p取1时被称为1-norm，也就是L1-norm，同理可得L2-norm。L1.._l1 norm

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還在揪結於到底該用哪個 Editor/IDE 嗎？我的選擇是這樣的

Cursor和Windsurf兩款AI程式碼輔助工具的比較心得，從價格、介面、模型選擇、自動補全、速度等多方面進行評測，並分享個人使用經驗。

本文將介紹紅斑性狼瘡的症狀與影響，並探討沙白白選擇安樂死的社會意涵。

如何用LaTeX编写分数？ 在数学公式里面，分数 可能是最让人头痛的内容之一了。尤其在传统的公式编辑器里，我们必须得要用鼠标点击分子分母的输入区域才能打出我们想要的分数。 而在latex中这个操作就简单得多了。 …

一個有關基礎IT技術教學與分享的部落格。

8th ICKII 2025 will be held in Fukuoka, Fukuoka, Japan on August 22-24, 2025, and it will provide a unified communication platform for researchers in the topics of information technology, innovation design, communication science & engineering, industrial design, creative design, applied mathematics, computer science, electrical & electronic engineering, mechanical & automation engineering, green technology & architecture engineering, material science and other related fields.

大家好，小弟目前 36，外商顧問業生涯十幾年， 最近在網路看到很多人問「SAP 是不是外商跳板／是不是好公司／是不是履歷加分」 想說來版上分享一下自己看到的「SAP 台灣現場實況」，提供給後輩參考。 (✓) 進 SAP 前的想像： 薪資穩、外商牌子好看

把一堆資料根據某些特徵（例如距離），將相似的資料聚集在一起，就是在做分群！其目的是為了讓群內差異變小，而群間差異變大，使得資料能夠去降維～群集分析的方法有很多種，讓我們一一來介紹吧！

今天就帶大家來認識一下箱型圖（盒鬚圖），箱型圖所包含的元素較多，使用起來略微有些複雜。本文就詳細地解讀一下箱型圖的各種元素、以及如何分析、如何製作。

文章浏览阅读2.4w次，点赞13次，收藏54次。本文详细介绍了箱型图的基本概念及其在数据描述中的作用，包括如何通过五数概括法来绘制箱型图，以及如何识别数据中的异常值。通过实际例子展示了箱型图在数据清洗和比较样本分布方面的优势。

本次想要與各位探討一下正規化(Normalization)為什麼能夠提升機器學習的成效

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