GRE字彙紅寶書

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兩岸考生一致推崇，史上最傳奇的GRE字彙書！ GRE字彙難背是出了名的，對考生來說，背GRE單字幾乎是出國留學前最大的夢魘。為了熟背數以萬計艱澀的字彙，考生無不使出渾身解數，運用各種能加強記憶的背誦法，只求在考試前能將字彙記牢。本書是北京新東方科技教育集團創辦人俞敏洪，集畢生的教學經驗，傾囊相授之作，廣受中國大陸考生的愛戴與推崇，十幾年來已幫助數十萬名考生取得高分，順利出國留學。自1993年初版以來，封面的設計一直沿用紅色色調，因此被廣大的GRE考生通稱為「紅寶書」。 近年來，「紅寶書」在台灣同樣造成考生熱烈的回應，為顧及本地考生閱讀時的便利性，正體中文版不但將音標全數改為一般所慣用的KK音標，並將部分的大陸用語，更改為台灣考生熟悉的解釋。《GRE字彙紅寶書》是GRE考生口耳相傳創造的一個傳奇，相信這個傳奇，一定能幫助所有下定決心的台灣考生，拿到最好的成績。 本書特點 ◎ 特點1 本書自出版以來，封面一直沿用紅色的設計，因而被廣大的GRE考生稱為「紅寶書」。自1993年在大陸初版以來，至今已改版八次，《GRE字彙紅寶書》則是台灣出版的最新版本。本書十多年來已造福了幾十萬名GRE考生，可說是只要認真讀過本書的考生，都能在GRE測驗中取得優異的成績。 ◎ 特點2 最新版的《GRE字彙紅寶書》重新整理收錄的字彙，刪除了在歷年GRE測驗中從未出現過的單字，並同時增加在近幾年測驗中新出現的單字，為嚴選的單字層層把關，只提供考生最精華的字彙，以減輕考生的負擔並符合GRE測驗的潮流。 ◎ 特點3 本書分三個部分：第一部分為「GRE核心字彙」，收錄了GRE所有重點單字；第二部分為「GRE最新字彙」，收錄了近年來考試中出現的最新單字；第三部分為「GRE預測字彙」，收錄了作者分析歷年試題以及GRE測驗趨勢後整理出的近200個預測字彙。本書的內容涵蓋了GRE測驗曾出現的重點字彙，以及GRE 可能會出現的字彙，堪稱是涵蓋最廣且最具前瞻性的字彙寶典。 ◎ 特點4 為幫助考生記憶，《GRE字彙紅寶書》幾乎幫每個單字都整理出一個記憶方法，包括：詞根記憶法、聯想記憶法、拆字記憶法和發音記憶法等。其中聯想記憶和發音記憶更是本書獨創，這些記憶方法可以幫助考生快速記憶單字，讓記單字的苦差事變成了生動的遊戲，大大降低考生對記單字的恐懼心理，提高學習效率。此外，本書在每頁的最下方還附有「快速複習表」，提供考生每頁單字的快速檢測，以確定學習的成效。為了更貼近GRE測驗的真實格式，「快速複習表」中的單字全部採用大寫。 ◎ 特點5 本書同時收錄重要字彙的同根字、衍生字、形近詞、反義詞和參考字彙，擴大橫向字彙量，讓考生學會舉一反三，達到最高效率的學習。 ◎ 特點6 本書的所有單字都做了進一步的分類，標上星號 (*) 的單字都曾出現在GRE「類比」及「反義」的題型中；而沒有標上星號的則是出現於「填空」或「閱讀測驗」的題型中。考生可以先記標上星號的單字（必須記熟），然後再記沒有星號的單字，就可以完全應付GRE測驗中的類比、反義、填空及閱讀測驗。衍生字及同根字也必須記熟。從考生的成績統計資料顯示，要在GRE測驗中取得高分不能只記標有星號的單字。本書的預測單字，考生只要考前迅速讀過，對單字有印象即可，不必花太多時間記憶。 ◎ 特點7 本書的單字都搭配了簡單明瞭的英文解釋。英文解釋是參考ETS出題常用的Merriam-Webster、Webster’s New World Thesaurus及NTC的各類詞典編寫；而部分單字的英文解釋後還同時附上了常考的同義字，達到了單字衍生記憶的效果。 ◎ 特點8 本書附有700分鐘的MP3朗讀光碟，錄製了書中所有英文單字（美式發音）及其中文解釋，考生可透過反覆聆聽MP3來加強記憶單字的效率。

文字學概說＜正中＞ (1版)

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文字學概說 系列名：大學館 ISBN13：9789570917789 出版社：正中 作者：林尹 裝訂：平裝 出版日：2007/10/01 中國圖書分類：文字 內容簡介 　　「學問之道，識字為先」，本書初版於民國60年12月問世，採林尹先生講授文字學的講稿 ，加以黃慶萱先生聽講的筆記整理而成；書中內容共分為：第一篇緒論篇、第二篇六書篇、第三篇形音義篇三大篇；每篇之下又分為若干章節，詳細探討中國文字學，為中文系學生必讀之經典，歷經數十年。本版本一改老舊版面、克服部分模糊之圖文字及更正訛誤，以期讀者能毫無窒礙、一窺堂奧。 作者簡介 林尹 (1909-1983) 　　浙江省瑞安市人，師事蘄春黃侃，得其小學之真傳，畢業於中國大學國文系、北京大學研究所國學門，歷任河北大學、北平師範大學、四川大學、政治大學、淡江大學、東吳大學、文化大學等校教授，任國立臺灣師範大學國文研究所教授兼所主任，前後十三年，造就博碩士生任教於各大學者，人數眾多。擅長於文字、聲韻、訓詁之學，亦肆力於莊子與中國思想史。著有《中國學術思想大綱》、《文字學概說》、《訓詁學概要》、《中國聲韻學通論》、《周禮今注今釋》、《兩漢三國文匯》等書。

實用統計學：使用Excel、SAS、R語言分析

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書名：實用統計學：使用Excel、SAS、R語言分析 作者：洪來發 出版社：全華 出版日期：2019/01/00 ISBN：9789864639410 內容簡介 　　本書共分十一章，涵蓋市面上一般統計學教科書編寫的範圍。編寫方式分為筆算和電腦分析，筆算是為了讓讀者了解計算過程，筆算後緊接著解法分析，目的是讓讀者了解為什麼要這樣計算。除了筆算外，本書亦側重電腦分析，列有Excel、SAS、R分析供讀者對照學習。面對大數據分析的迫切需求，本書每個章節針對統計理論搭配R程式供學生學習，這對於日後接續學習高階大數據分析有著極大的幫助。 本書特色 　　1.理論與名詞敘述條理分明，理解容易。 　　2.本書列有Excel、SAS、R三種常用統計程式教學，可應用在實務上。 　　3.例題結合生活實例，快速理解統計思維。 　　4.每章節前均有專欄介紹統計學的發展過往或學者生平，提升學習興趣。 目錄 第一章 敘述統計 1-1 統計學相關名詞釋義 1-2 次數分配表與次數分配圖 1-3 集中量數與變異量數 1-4 相對地位量數 1-5 Excel作法 1-6 R下載與安裝 1-7 R Commander安裝 1-8 R 基本程式練習 1-9 SAS作法 第二章 機率論 2-1 集合 2-2 樣本空間 2-3 機率定理 第三章 機率分配 3-1 機率分配 3-2 期望值與變異數 3-3 機率不等式 3-4 兩變數之機率分配 第四章 常用的機率分配 4-1 離散型機率分配模型 4-2 連續型機率分配模型 4-3 變數變換(選讀課程) 第五章 抽樣分配 5-1 抽樣方法 5-2 抽樣分配 5-3 三種與常態分配有關的抽樣分配 第六章 區間估計 6-1 何謂估計 6-2 評估優良估計式的準則 6-3 尋求統計量的方法 6-4 區間估計 6-5 樣本與誤差之關係 第七章 假設檢定 7-1 何謂檢定 7-2 單一母體平均數 的檢定 7-3 兩母體平均數差 的檢定 7-4 單一母體變異數 的檢定 7-5 兩母體變異數的比較檢定 7-6 母體比例 的檢定 7-7 兩母體比例差 的檢定 第八章 變異數分析 8-1 獨立樣本單因子變異數分析 8-2 相依樣本單因子變異數分析 8-3 二因子變異數分析 第九章 簡單相關與迴歸分析 9-1 相關、迴歸之意義 9-2 Pearson積差相關 9-3 簡單線性迴歸 9-4 迴歸參數的估計與檢定 9-5 迴歸分析之變異數分析表示法 9-6 迴歸分析矩陣表示法 第十章 無母數統計法 10-1 適合度檢定 10-2 獨立性檢定 10-3 齊一性檢定 10-4 中位數檢定 10-5 符號檢定 10-6 Kolmogorov－Smirnov檢定 10-7 連檢定 第十一章 信度效度分析 11-1 測驗 11-2 信度 11-3 常用的信度估計方法 11-4 效度

大數據、AI應用趨勢與R語言案例分析

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書名：大數據、AI應用趨勢與R語言案例分析(附範例光碟) 作者：黃正傑 出版社：全華 出版日期：2019/12/00 ISBN：9789865033026 內容簡介 大數據與人工智慧是驅動各行各業智慧應用的核心技術，然而，大數據與人工智慧不僅包含IT技術，亦融合統計學，更可說是數據科學。本書主要目的在於讓讀者能理解大數據在IT技術上的基礎概念以及預測分析、人工智慧上的基礎演算方法與實作範例。更重要的是，協助讀者從應用情境、商業分析的角度，往下思考可能的數據分析問題與發展預測分析、人工智慧問題解決方法，諸如：聚類、分類、相似、異常、關聯、關係、鏈結、認知等以及合適的IT架構。 本書應為理解大數據、人工智慧技術與方法起點，可作為商管學生、商業人士理解大數據、人工智慧實務與應用技術方法的初步，也可作為資訊學院學生從應用角度理解大數據、人工智慧技術的開始。 目錄 CH01 大數據發展沿革 1-1 企業資料管理演進 1-2 大數據源起 1-3 大數據定義 1-4 大數據特性 1-5 小結 CH02 大數據價值案例 2-1 大數據價值 2-2 大數據行業應用機會 2-3 大數據企業應用案例 2-4 小結 CH03 大數據市場趨勢 3-1 大數據生態系發展 3-2 大數據技術產品趨勢 3-3 大數據服務市場趨勢 3-4 企業採用趨勢與挑戰 3-5 小結 CH04 大數據技術實施 4-1 資料處理技術發展 4-2 資料分析方法發展 4-3 大數據技術架構 4-4 大數據規劃與實施 4-5 小結 CH05 大數據分析：概念與程序 5-1 大數據分析概念 5-2 預測分析程序 5-3 預測分析工具 5-4 小結 CH06 大數據分析：聚類與分類 6-1 問題解決方向 6-2 聚類分析實作 6-3 分類分析實作 6-4 小結 CH07 大數據分析：迴歸與趨勢 7-1 問題解決方向 7-2 迴歸分析實作 7-3 時間預測分析與實作 7-4 小結 CH08 大數據分析：相似與推薦 8-1 問題解決方向 8-2 異常與相似性判定實作 8-3 相似性推薦實作 8-4 小結 CH09 大數據分析：關聯與關係 9-1 問題解決方向 9-2 關聯分析與實作 9-3 貝氏網路分析與實作 9-4 小結 CH10 大數據分析：連結與網路 10-1 問題解決方向 10-2 社會網路分析與實作 10-3 小結 CH11 人工智慧應用趨勢 11-1 人工智慧沿革 11-2 人工智慧市場 11-3 人工智慧應用案例 11-4 小結 CH12 人工智慧方法發展 12-1 人工智慧方法演變 12-2 機器學習方法 12-3 深度學習方法 12-4 小結 CH13 AI探索：文本挖掘分析 13-1 自然語言發展沿革 13-2 問題解決方向 13-3 文本挖掘分析- 文字雲 13-4 小結 CH14 AI探索：圖像辨識分析 14-1 電腦視覺發展沿革 14-2 問題解決方向 14-3 圖像辨識分析-CNN 深度學習 14-4 小結 CH15 企業智慧應用場景 15-1 應用場景的意義 15-2 智慧製造場景 15-3 智慧零售場景 15-4 小結

資料分析的統計學基礎：使用R語言 (1版)

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