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ML 分類器的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦LuisSobrecueva寫的 AutoML 自動化機器學習：用 AutoKeras 超輕鬆打造高效能 AI 模型 和EmmanuelAmeisen的 打造機器學習應用|從構想邁向產品都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自旗標 和歐萊禮所出版 。
銘傳大學 醫療資訊與管理學系健康產業管理碩士班 林志銘所指導 邱昰桓的 勞工高尿酸血症相關因子與機器學習預測評估 （2021），提出ML 分類器關鍵因素是什麼，來自於高尿酸血症、痛風、統計分析、機器學習、預測模型。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 資訊工程系 李漢銘、鄭欣明所指導 賴啓明的 基於資料極值分析的惡意軟體檢測器後門攻擊 （2021），提出因為有 後門攻擊、惡意軟體檢測的重點而找出了 ML 分類器的解答。
AutoML 自動化機器學習：用 AutoKeras 超輕鬆打造高效能 AI 模型
為了解決ML 分類器 的問題，作者LuisSobrecueva 這樣論述：
有了三個臭皮匠，何必每次堅持找個諸葛亮？ 任何人都能運用深度學習（DL）嗎？AutoML（自動化機器學習）已經遍地開花，各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務，讓使用者不必具備專業領域知識，也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之，AutoML 徹底降低了 「AI 落地」的門檻。 AutoML不能取代資料科學家，卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時，你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。 而什麼是 AutoKeras？
這是一套完全開源的 Python AutoML 套件，以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』（ENAS）來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別，甚至會加上資料預處理功能，使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型，還不必接觸高深的數學。 就連經驗豐富的專家也能受惠：利用 AutoKeras 快速產生候選模型，好做為進一步改良的參考，並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。 從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜，跨入深度學習的門檻從未如此之低；有了
AutoKeras，任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。 本書特色 ★ 免懂數學免瞎忙！不必再被迫學數學，就能輕鬆將 AI 運用在真實世界 ★ 什麼是神經網路和深度學習？何謂 CNN 與 RNN？用淺顯易懂的方式理解其運作原理 ★ 只要寫短短幾行 Python 程式，就能打造出強效深度學習模型，省時省力又好用 ★ 無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構 ★ 提供了使用真實資料集的豐富實作
範例，從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全 ★ 運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型 ★ 利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化，更容易比較訓練成效和分享 ★ 附 notebook/py 範例程式、Google Colab 及本機安裝教學，包括如何安裝 CUDA GPU 支援 ★ 加值贈送：運用 2021 年新推出的輕量級 AutoML 套件 Flaml 來預測結構化資料！
ML 分類器進入發燒排行的影片
微鐵板只能搞淺場根魚？其實它有很多玩法，微鐵板搞浮水青物才刺激，今天用shimano moon shot R 的ML竿配twin power c3000捲線器玩搭配10-24g的微鐵來釣鯖魚，竹筴魚真的很刺激....
鯖魚(サバ)屬（學名：Scomber）是脊索動物門、硬骨魚綱、鱸形目、鯖亞目、鯖科下的一個分類，統稱為鯖魚，台灣也很多人用花飛來稱呼它，是一類很常見的食用魚，出沒於西太平洋及大西洋的海岸附近，喜群居。平均身長30至50厘米，壽命最長可至11年。
竹筴魚(Pomfret)，又稱真鰺或池魚，台灣俗名為巴攏、瓜仔魚、竹莢魚，硬尾仔...為輻鰭魚綱鱸形目鱸亞目鰺科的其中一個種。
勞工高尿酸血症相關因子與機器學習預測評估
為了解決ML 分類器 的問題，作者邱昰桓 這樣論述：
研究背景：機器學習是一種不需顧慮變項間交互作用的一種疾病預測方法。而高尿酸血症是各種慢性疾病的生物指標之一，然而在2011年起我國政府所提供的常規健康檢查卻取消了尿酸的檢測。研究目的：透過機器學習的方法鑑別高尿酸血症的相關因子，並建立用於健康檢查的篩檢預測工具。研究方法：本研究數據來自於台灣北部某醫院的勞工健康檢查，使用迴歸分析找尋相關因子，並藉由迴歸係數估計因子對於尿酸的影響程度。機器學習部分則是利用10種之分類器，分別是羅吉斯迴歸、引導聚集算法、隨機森林、支持向量機、K-近鄰演算法、高斯單純貝氏分類器、梯度提升技術、自適應增強學習、極限梯度提升與多層感知器等十種分類器建立模型，並利用混淆
矩陣對模型的性能進行評估和比較，也使用Shapley additive explanation value (SHAP) 選擇重要特徵值。研究結果：3,667名參與者中有897 人患高尿酸血症，尿酸異常相關因子為年齡、性別、代謝症候群嚴重度指標、身體質量指數與肌酸酐。機器學習過程使用 4,319 筆經處理過的數據，利用SHAP值進行重要特徵值選擇，對尿酸異常的影響依序為肌酸酐與代謝症候群嚴重程度指標等。最佳模型為羅吉斯迴歸和梯度提升技術，兩者的模型的曲線下面積均為 0.78，若只使用排序前兩個主要特徵再次模型訓縣，其預測能力與原始模型相似。研究結論：高尿酸血症主要影響因子為肌酸酐及代謝症候群嚴
重度指標，我們可利用這兩個變項在健康檢查當中進行初步的高尿酸血症檢。本研究提供一種低成本且即時性的工具進行勞工高尿酸血症的預測，擴大研究對象、預測變數與進行前瞻性設計，並進一步提升模型鑑別能力。
打造機器學習應用|從構想邁向產品
為了解決ML 分類器 的問題，作者EmmanuelAmeisen 這樣論述：
「很多機器學習相關書籍都略過了最困難的部分：問題改善、模型除錯及為客戶部署；這本書聚焦於這些主題，您可以讓專案從構想轉化至產生影響。」 ──Alexander Gude （Intuit資料科學家） 本書旨在學習設計、建立及部署機器學習(ML)應用的必要技能。透過這本實作書籍的教學過程，您將打造一個從初步構想到部署產品的ML應用範例。無論您是資料科學家、軟體工程師及產品經理，或是經驗豐富的從事者和初學者，都將逐步學習在真實世界中建立ML應用所涉及的工具、最佳做法和挑戰。 作者Emmanuel Ameisen是一位經驗豐富的資料科學家，他領導了AI教育學程，並使
用程式碼片段(code snippets)、圖解、螢幕截圖及企業領袖訪談來演示實際的機器學習概念。第一部分教您如何計畫ML應用和評估成功；第二部分說明如何建立可行的ML模型；第三部分演示改善模型的方法，直到符合您原先的規劃；第四部分介紹部署和監視的策略。 這本書將會幫助您： ‧定義您的產品目標並建立ML問題 ‧快速建立您的第一個端對端管線並取得初始資料集 ‧訓練並評估您的ML模型及解決效能瓶頸 ‧在生產環境中部署並監視您的模型
基於資料極值分析的惡意軟體檢測器後門攻擊
為了解決ML 分類器 的問題，作者賴啓明 這樣論述：
近年來，隨著惡意軟件數量和類型的急劇增加，機器學習(ML)逐漸應用於惡意軟件檢測領域。作為第一層的保護機制，可以顯著提高分析人員的檢測效率。基於機器學習的惡意軟件檢測方法通常需要依靠大量正確的訓練資料才能保有檢測的準確度，這也為其帶來了潛在問題，例如臭名昭著的後門攻擊。在模型訓練階段，攻擊者可以製作一些訓練樣本來毒害惡意軟件分類器，從而在不影響原始檢測效果的情況下誤判帶有後門觸發器的樣本。本文提出了一種與模型無關的後門攻擊特徵選擇方法，而不是根據對特定檢測模型的相關重要性來選擇特徵作為後門觸發器。特別是，我們分析了訓練資料的行為，並選擇目標特徵中的極值作為後門觸發器。觸發器具有隱蔽性，因為它
是從特徵中的現有值中選擇的。實驗結果表明，從效率和有效性的角度來看，我們的方法優 於現有的模型依賴攻擊。