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得、獵。如:「獲暴利」。
鑽木     
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上古時代以尖石鑽木,藉磨擦生熱以點燃木材生火的方法。
完形     
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完形向治療是以現象學向為基礎,主張要了解個人,必須從與環境互動的關係脈絡中才能看得見。按照完形心理學的看法,心理失常或心理疾病的成因,主要是在生活經驗中,各種相關要素失去和諧與統整,因而喪失生活意義所衍生的焦慮所導致。整體觀是完形治療的最基本原則之一,只有在全盤考量所有功能的情況下,個人才能被理解,其強調個人的整合、各部分如何連結為一體,以及個人如何與環境接觸。完形向重...
一無可     
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毫無優點及長處可言。唐.盧肇〈渾天法〉:「元中、山經一無可,釋氏俱舍,乃自立心法,非可以表測而度量也。」《醒世恆言.卷二九.盧太學詩酒傲王侯》:「原來這俗物,一無可。」
信於人     
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得他人的信賴。如:「他三番兩次食言,今後所說的話如何還能信於人?」《三國演義》第八六回:「大王猶自狐疑未定,安能信於人?」
    
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。如:「以不法手段牟的財富,得之並不能使人心安理得。」
鬧中     
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在喧嚷嘈雜中,自安靜。如:「雖然居住在鬧區,他總能鬧中靜,專心讀書。」
特徵選     
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特徵選(feature selection),又稱子集選(subset selection),通常使用於機器學習領域,乃是結合學習演算法,依據特定的效能評估指標,從原有的特徵集合中挑選出具有鑑別能力且有效的特徵,藉以決定最佳的特徵子集合,使其效能指標達到最佳化的過程。簡單來說,特徵選是希望盡量在無損於學習演算法效能的情況下,過濾掉沒有效用、不具有關鍵影響力,以及有著重複或類似鑑別能力的雜訊特徵,最後僅保留下真正對效能指標有影響的特徵,以達到降低特徵空間(feature space)維度(即,特徵數量)的目的。此舉不但能夠減少學習演算法計算時的複雜度,提高機器學習的效率,還可以進一步提升效...
Dash, M., & Liu, H. (1997). Feature selection for classification. Intelligent Data Analysis, 1(1-4), 131-156.Liu, H., & Motoda, H. (1998). Feature extraction, construction and selection: A data mining perspective. Norwell, MA: Kluwer Academic Publishers.Liu, H., & Motoda, H. (1998). Feature selecti...
    
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收受、拿。如:「領獎學金」。
    
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偷竊盜。如:「這些是本公司重要的商業機密資料,必要妥善保管,謹防不肖分子竊牟利。」
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