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機器學習 error的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦江崎貴裕寫的 資料科學的統計實務：探索資料本質、扎實解讀數據，才是機器學習成功建模的第一步 和DelioD’Anna,AndrewHayes,SamHennessy,JeremyLeasor,GobinSougrakpam的 完全自學!Go 語言 (Golang) 實戰聖經都 可以從中找到所需的評價。
另外網站【Python機器學習】105：機器學習中誤差的來源與正規化也說明：如果太過度注重training data，擴增回歸模型的可及範圍H常伴隨error 降低，但variance提高。因此機器學習的另一非常重要的任務就是要找平衡。
這兩本書分別來自旗標 和旗標所出版 。
國立陽明交通大學 材料科學與工程學系所 鄒年棣所指導 許家維的 基於深度學習進行電池性質預測 （2021），提出機器學習 error關鍵因素是什麼，來自於鋰離子電池、老化因子、剩餘壽命、深度學習、特徵篩選、時序資料處理。
而第二篇論文國立陽明交通大學 土木工程系所 袁宇秉所指導 曾揚的 深度學習應用於結構耐震性能評估 – 以後拉式預力預鑄混凝土節塊橋樑為例 （2021），提出因為有 人工神經網絡、深度學習、易損性函數、非線性增量動力分析、後拉式預力、預鑄節塊橋梁、耐震性能評估的重點而找出了 機器學習 error的解答。
最後網站知己知彼才能構建出最好的迴歸模型- SSE、MSE、RMSE則補充：Machine Learning - 機器學習筆記- 評估迴歸模型的重要指標- 知己知彼才能構建出最好的迴歸模型- ... SSE (The sum of squares due to error) - 和方差、誤差平方和.
資料科學的統計實務：探索資料本質、扎實解讀數據，才是機器學習成功建模的第一步
為了解決機器學習 error 的問題，作者江崎貴裕 這樣論述：
新書上市即攻佔日本亞馬遜統計類書籍第一名 很多資料科學、機器學習的書，內容充滿各種建模的技術展示、完美的案例分析，卻忘記了更重要的「資料」。唯有掌握好手中的資料，才是機器學習成功建模的第一步。 無法了解資料，深度學習也救不了你；相反的，正確蒐集資料，輕鬆建模沒煩惱。 如何了解資料？當然要從統計觀念開始。學習統計一定都要看抽象複雜的數學嗎？並不是！本書所使用的範例，會告訴大家「為什麼統計學要如此定義」、「為什麼技巧要那樣使用」。當讀者了解統計背後的觀念時，才不會迷失在複雜的數學。此外，有別於一般市售書籍總是用漂亮案例展示程式運行結果，此書用相當多的範例都是「專家也
會犯的錯誤」，相信讀者同時學習成功以及失敗的案例後，可以更全面地了解資料科學的分析流程觀念。 本書會介紹資料分析中的許多技術的基本觀念，如變異數分析、偏相關係數、自相關函數、Bonferroni校正、Holm校正、隨機對照試驗、斷點迴歸分析、傾向評分匹配、T檢定、F檢定、分層多階段抽樣法等，介紹的過程中會直擊分析技術的思維，而非僅展示漂亮的數學。 本書亦會說明身為資料科學家該有的素養，來避免確認偏誤、倖存者偏誤、選擇偏誤、發表偏誤、自願者偏誤、可得性偏誤、樂觀偏誤、常態偏誤、後此謬論、賭徒謬誤、辛普森謬論、p-hacking、HARKing、單方論證、霍桑效應、畢馬龍效應等資料
分析中可能踩到的陷阱。 如果讀者曾經有以下問題，那這本書將是你的最佳解方。 ● 我想知道怎麼蒐集高品質資料來加速機器學習建模 ● 我想知道什麼樣的資料適合什麼分析技術 ● 我想知道分析過程中是否參雜不自覺的偏見 ● 我想知道分析完的結果代表什麼意思 ● 我想知道為什麼資料分析可以解決問題 此外，中文版還提供免費Python程式下載，讓讀者可以實際演練書中的範例，加深對知識的理解。 本書貫通從資料蒐集、資料分析、資料解讀每一個環節的觀念，讓你走上資料科學家的康莊大道！ 本書特色 ● 概念性介紹資料分析的流程，探討過程中所需要的技術，解說分
析結果的意義 ● 拒絕只展示漂亮數學，改變傳統一直寫程式的教學，帶你直擊資料分析流程的根本觀念 ● 分享專家的成敗案例，助你建立好的資料科學家素養，避免落入陷阱 ● 底線標示重要觀念，粗體標示重要名詞，註解提供讀者延伸資訊 ● 滿滿全彩圖說，每章結束附有重點整理，中文版附贈範例程式 ● 中文版收錄免費 Bonus，由國內專家分享業界經驗談，讓你快速銜接上實務技能 好評推薦（依姓名筆劃順序排列） 國立政治大學統計學系副教授、台灣人工智慧學校講師 吳漢銘 推薦 國立政治大學統計學系助理教授 周珮婷 推薦 「資料科學家的工作日常」版主 張維元 推薦 國立
臺灣大學名譽教授 謝南瑞 推薦
基於深度學習進行電池性質預測
為了解決機器學習 error 的問題，作者許家維 這樣論述：
鋰離子電池作為常見的儲能設備，廣泛應用於終端設備上且藉由電池管理系統進行監控確保電池老化程度仍可應付工作所需。然而電池在使用初期並無明顯老化特性的反應，因此對於使用過的電池無法很好評估預期壽命以至於材料的浪費或設備的異常(Early failure)。本研究利用時序資料連續性進行資料擴增更同時對神經網路潛空間進行正則化，並透過包含篩選器與預測器的神經網路架構在僅有少量循環的量測數據下，預測電池產品壽命、剩餘使用壽命、充電所需時間、放電時的電壓電量變化曲線等。其中，僅測量一個充放電完整循環的數據，就能提供僅有57週期方均根誤差的產品壽命預測。本研究亦同時引入注意力機制於此框架中達成僅使用若干個
循環的測量資料便可預測整個電池的產品週期放電電量、放電功耗等特性。
完全自學!Go 語言 (Golang) 實戰聖經
為了解決機器學習 error 的問題，作者DelioD’Anna,AndrewHayes,SamHennessy,JeremyLeasor,GobinSougrakpam 這樣論述：
你從未見過如此完整的 Go 語言中文教材！ Go 語言 ☛ 2016 年被 TIOBE 選為年度最佳程式語言 ☛ 2020 年 Stack Overflow調查為 『全球第三高薪開發者職業』 ☛ 2020 年超越 Python 成為『職業開發者最想學習語言』 ☛ 已被 Google、Dropbox、Twitch、Uber 等企業採用，也用來打造 Docker、Kubernetes 等熱門開源工具 Go 語言，或者 『Golang』，是近年來成長最快速的新世代程式語言之一。它語法接近 C 及 Java，但藉由更精簡的語法來縮短開發時程、使專案能輕易擴張規模，並具備
安全的靜態型別、記憶體垃圾回收、跨平台編譯能力等。連 Python 之父 Guido van Rossum 都說, Go『是所有新語言中最具 Python 風格的』... 最重要地，Go 語言擁有豐富程度堪比 Python 的內建函式庫，無須下載額外套件，就能用少於 10 行程式寫出簡易 HTTP 伺服端應用！甚至，它獨特的 Goroutine 讓你能用簡單得稱奇的方式啟用非同步運算，超輕鬆解鎖現代多核心電腦的運算威力。 想跨足 Go 語言，讓履歷及薪水更上一層樓，卻依舊找不到合適的入門書嗎？本書以豐富的範例及練習，帶領讀者實地操作 Go 語言的基礎及相關特色，讀完就能立馬投入實戰
。替自己的職涯超前佈署，快速增加一技之長，別再只能對現況『滾動式修正』啦！ 本書特色 作者群擁有豐富的 Go 語言開發經驗，精心設計了「範例」、「練習」和「延伸習題」，讓讀者從實作中親自體會到 Go 語言的威力。小編也在書中適當加入「編註」與「補充」，以幫助理解及補充必要知識，更增添本書的可讀性。 你將在本書讀到： ☛ Go 語言的型別、函式、結構與介面 ☛ 模組管理和單元測試 ☛ JSON 資料、檔案、資料庫操作 ☛ HTTP 客戶端／伺服器應用和加密 ☛ 非同步運算 ☛ 附全書 258 個範例／練習程式及 36 個延伸習題檔案下載 (使用 Go 1
.16+ )
深度學習應用於結構耐震性能評估 – 以後拉式預力預鑄混凝土節塊橋樑為例
為了解決機器學習 error 的問題，作者曾揚 這樣論述：
非線性增量動力分析（Incremental Dynamic Analysis）是一個用以評估結構耐震性能的方法，該方法透過將地動記錄的強度縮放到不同尺度對結構進行模擬實驗，以獲得強度與結構行為的關係作為評估結構耐震性能的參考。然而，由於非線性增量動力分析耗費的分析成本極高，故通常用於分析的地動記錄數量不多，也因此使得繪製易損性函數（Fragility Function）時可能存在著取樣誤差。且當結構性能產生變化，如預應力損失等，會影響結構行為，需要花費高成本來重新進行分析。故本研究以後拉式預應力預鑄混凝土節塊橋梁為例，嘗試使用深度學習模型來預測結構物的耐震行為，並使用此結果繪製易損性函數來評
估結構的耐震性能，與非線性增量動力分析繪製的結果做比較，評估此方法的可行性。本研究以監督式學習的方式訓練模型，為了獲得監督式學習的訓練數據，以建模軟體(ABAQUS)建構離散有限元素模型，使其承載震波並進行非線性增量動力分析。藉由非線性增量動力分析的位移量製作標籤，並提取地動記錄的特徵及預拉應力的改變倍率作為深度學習模型的輸入資料，進行模型訓練與優化，期望使模型可以延伸使用數值分析的結果來增加耐震性能的評估準確性及降低成本。