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國立政治大學 民族學系 林修澈所指導 周士煌的 台灣民族學的發展與意義 （2021），提出大远百台中關鍵因素是什麼，來自於民族學、台灣民族學、台灣學、台灣國學、學術史。

而第二篇論文國立陽明交通大學 管理學院資訊管理學程 劉敦仁所指導 徐志銘的 應用機器學習於臨床判例預測中風 （2020），提出因為有 中風、羅吉斯迴歸、隨機森林、決策樹、類神經網路的重點而找出了 大远百台中的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了大远百台中，大家也想知道這些：

台灣民族學的發展與意義

為了解決大远百台中的問題，作者周士煌 這樣論述：

民族學ethnology研究「民族ethnos，及附著於其身的文化」，台灣的民族學，研究對象是台灣諸民族/民族集團：原住民族、客家、Lán-lâng/Holo、外省人。其中，學科傳統領域研究的首為台灣原住民族，在政策的支持下，客家研究亦開始展現成果。原住民族研究和客家研究，已有整體性「知識體系」的建構。台灣其餘民族的學問，則以民俗學或地方學來表達，其體系尚待發展。作為近代學術的民族學，在台灣有其特別的歷史發展過程。由日本治理台灣時，為了施政所進行的大規模調查、與稍後的學術研究開始，累積成果。國民政府來台之後，以誌書的編寫及審查圈錮地方知識份子，確立「以本土為地方」，以台灣為學科的練習場，並橫

殖入文獻學研究的中國邊疆民族史。民主化之後，台灣主體性漸漸展現，本土研究開始興盛，教育系統與學術系統對台灣的觀點也開始正常化。對自身生活環境的興趣，則以「地方學」的樣態出現。台灣為一多民族的國家，清楚了解諸民族及其文化，為「屬族」的學問，以國家的文化主體性為學問的對象，可以稱為「台灣學」。台灣學為「屬國」的學問，為台灣的國學，其核心應該為台灣的民族學。台灣學或國學的發展，尚待觀察，但並非空想。

應用機器學習於臨床判例預測中風

為了解決大远百台中的問題，作者徐志銘 這樣論述：

在現今社會當中，中風一直是令人困擾的嚴重疾病。這些疾病的產生通常都有許多相同的因素，人們身處危險的環境，接觸到高危險分子，加上人對於自身的健康常常有著錯誤的觀念，以為自身身體的抵抗力就能痊癒，而這些因素互相交替影響，常使人們在不自覺的情況而發病，預防勝於治療，但眾多且複雜的因素無法快速判別疾病是如何發生，以及發病的機率高低，進而造成社會以及病患家屬嚴重的生理，心理負擔。本研究使用Kaggle所提供的中風臨床研究資料集，收集病人生活有可能影響健康的內外在因素，透過機器學習方法來建立一個能夠依據資料集，來評估數據中較有可能的中風預測模型。本研究透過資料前處理，特徵選取分析資料集之中風預測之重要特

徵值，透過可並使用多種SMOTE、ADASYN來平衡資料集中的特徵數據加以訓練，預測模型是使用決策樹、羅吉斯迴歸、隨機森林、類神經網路、XGBoost五種機器學習方法來建立分類模型並進行比較分析，並就其結果分析資料集中來選出重要的特徵值以及評估數值較佳的實驗結果。結果顯示年齡是影響中風最重要的特徵，隨機森林在F1評估數值之表現最佳，羅吉斯迴歸則是在ROC評估數值之表現最佳。

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