Cart vector的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理

基於機器學習的模型做喜好推薦應用於W公司媒合平台研究

為了解決Cart vector的問題，作者陳建安 這樣論述：

現在是資訊爆炸的時代，在行動裝置與網頁端推出服務越來越多樣化，當我們瀏覽網頁時，輸入資訊搜尋相關資料，同時也會想知道有沒有相關的或是針對我們輸入的關鍵字做出的推薦，如果能利用使用者在網頁或是手機端中留下的資料，追蹤進行蒐集與處理，並以此基礎下做出進一步的喜好推薦。藉由科技發展與創新，有著越來越多的公司與政府單位開始重視數據的運用，政府企業對於數據的來源、收集與整理、以及對演算法模型的預測能力也越來越重視，正因為如此慢慢開始使用自動化機器取代傳統人工的操作去推薦，也期望達到精準的個人化喜好推薦，而加入機器學習的推薦系統，不論是公司或是使用者其實都得到很多好處。有許多人投入推薦的改善與研究，進一

步得到更準確且有效的預測，例如Google、Amazon、阿里巴巴等公司開發的推薦系統搭配雲端運算也能為他們帶來了非常巨大的收益。本研究針對W公司媒合網站後台資料進行資料蒐集、資料處理以及後續分析，運用監督式機器學習商家與網紅的資訊及喜好評分數據來訓練學習，並預測喜好與否，本研究運用多個分類模型做比較，像是支援向量機、隨機森林、邏輯迴歸、極限梯度提升模型與輕量化梯度提升模型，目的在比較和找到最合適的分類器，應用於W公司網站平台，並以此進行分類方法的相關探討與研究，研究結果顯示在我們第三章提到的輕量化梯度提升機準確率有 85.98% 相對第二章提到的其他模型來的更高，也做了交叉驗證平均準確率有

78.57% ，代表該模型具有穩定度對於我們的喜好推薦有良好預測效果。

建構債券信用評等之預測模式研究

為了解決Cart vector的問題，作者陶鈺霖 這樣論述：

本研究以台灣上市上櫃且有發行公司債之公司為研究對象，共選取 2011年至2020年間具有完整的財務報表資料，且符合選樣標準的111家公司做為研究樣本，而本研究使用資料探勘軟體中之決策樹、支援向量機、類神經網絡、隨機森林以及k-近鄰分類器演算法，透過這些演算法建構一套債券信用評等模型，並利用特徵選取分析對預測模型重要之變數。實證結果顯示，在重新取樣前，類神經網路和隨機森林為表現最好之預測模型，準確率為82.21%，而重新取樣後，表現最好之預測模型為k-近鄰分類器，準確率為92.95%，而所有模型之預測能力經過重新取樣後，其準確率都有大幅提高。而經過特徵選取之演算法，可發現在重新取樣前，類神經網

路為表現最好之預測模型，準確率為86.24%，而重新取樣後，表現最好之預測模型為隨機森林，準確率為92.62%。