股票這個價位要不要買論文書籍站
健行科技大學 電子工程系碩士班 廖炯州、葉雲奇所指導 余婉瑜的 以費氏線性鑑別分析演算法實現智慧家庭系統中之老人照護的 心電圖訊號辨識器 （2021），提出電資 碩 PTT關鍵因素是什麼，來自於費氏線性鑑別分析演算法、智慧家庭、老人照護。
而第二篇論文國立中正大學 雲端計算與物聯網數位學習碩士在職專班 熊博安所指導 賴吉盛的 大數據分析電商平台用戶評論以改善使用體驗-以東森購物APP為例 （2021），提出因為有 TF-IDF、LDA主題模型、文本探勘、東森購物的重點而找出了 電資 碩 PTT的解答。
電資 碩 PTT進入發燒排行的影片
⛅平凡的一天，電腦傳出 Mayday！ Mayday！
💻螢幕說：我好慘阿，每天給人看。
🖱滑鼠說：我才慘呢，每天給人摸。
⌨鍵盤說：我更慘呢，每天給人打。
💽光碟機說：我最慘吧...現在都沒人插我了......
隨身碟USB說：誰有我慘？！這邊插完就去那邊插，一不小心還要被感染。
主機板：其實我最慘，東西插進來就不動了，那才難受啊
🔊音效卡：還說呢！明明是插你，為什麼都是我在叫...
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以費氏線性鑑別分析演算法實現智慧家庭系統中之老人照護的 心電圖訊號辨識器
為了解決電資 碩 PTT 的問題，作者余婉瑜 這樣論述：
本篇論文提出「以費氏線性鑑別分析演算法(Fisher’s Linear Discriminant Analysis, FLDA)實現智慧家庭系統中之老人照護的心電圖訊號辨識器」。老人居家照護，它是智慧家庭之應用領域中的重要一環。簡單的說，居家照護就是要讓那些沒有與老人同住在一起的家人，他們也能夠隨時的照顧與關心到獨居在外的親人，其主要之目的就是要降低意外發生的風險。本文將心電圖訊號辨識器，分成如下的三大部份說明，分別是：(a)心電圖訊號的擷取：主要用途是說明從人的身體上取得心電圖訊號的過程及心電圖訊號的前置處理；(b)心電圖訊號的分析：主要用途是分析從Wi-Fi信號接收器中所接收到的心電圖訊
號，亦即是計算心電圖訊號之每個主要特徵點在各種心跳類別的特徵值範圍；及(c)辨識心電圖的所屬類別：主要用途是以費氏線性鑑別分析演算法辨識心電圖的所屬類別。本文能辨識五種心跳類別(NORM、LBBB、RBBB、VPC、及APC)的心電圖，經多次的測試，測試結果如下：心跳種類NORM、LBBB、RBBB、VPC、及APC的正確辨識率分別為94.97%、91.03%、78.84%、94.38%、及93.82%。總正確辨識率平均為92.60%。
大數據分析電商平台用戶評論以改善使用體驗-以東森購物APP為例
為了解決電資 碩 PTT 的問題，作者賴吉盛 這樣論述：
在社群媒體越來越成熟的當下，使用者可以在平台上討論各式各樣的話題，消費者也傾向在網路上購買商品，在選擇商品跟電商品牌時，社群媒體的曝光度跟使用心得都大大的影響使用者的最終決定，各大電商平台也傾向利用社群媒體網站的留言與建議，來對APP的功能與行銷方向進行改善跟推廣。 本研究將會以東森購物APP為研究目標，蒐集Google Play、Apple Store、PTT E-Shopping 2019年1月至2022年1月28號為止的留言當作研究樣本，並撰寫Python程式作為研究大數據分析的工具，使用selenium library進行網路爬蟲跟文字探勘，詞頻分析工具jieba來對留言進行關
鍵字提取，TF-IDF加權技術來輔助分析模型，最後利用LDA主題分析歸類出四大面向進行分析討論，包含（1）經營面向建議、（2）客服引導、（3）更新反饋、（4）功能提問，透過本研究，期望把使用者在網路上的留言，通過大數據分析的幫助下，讓企業在APP的功能改善與行銷政策上有更明確的參考方向。 實驗結果顯示，詞頻分析結果前五名為購物(0.1673)，更新(0.1257)，商品(0.1162)，客服(0.0887)，方便(0.0762)，在TF-IDF整體關鍵字前五名為，無法(0.16346)、更新(0.12280)、客服(0.11354)、問題(0.09847)、方便(0.08667)，在LDA分群
結果中，比人工分群在經營面向主題上，抓出了momo，更新反饋抓到了line，功能提問則多了打卡遊戲，也就是說本研究在時間成本與資料準確度上，比人工分群來的更為優勢。