金融市場 (5版)

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【簡介】 全球金融市場的脈動，讓從事金融相關的工作者，須無時不刻的去關注市場變化，才能運籌帷幄於其中。相對的，與金融相關的教科書內容，亦須與時俱進的調整，才能符合市場所需。本書此次改版，主要更新「電子支付公司」、「國際金融市場的發展近況」、「國內ETN發展現況」、以及「台灣的選擇權市場」等內容之介紹，希望讓教材能更貼實務運用。  【目錄】 金融市場目錄 第一篇 金融市場基礎篇 第一章 金融市場概論 1-1 金融市場的簡介 1-2 金融市場的組織結構 1-3 金融市場的參與者 1-4 國內金融市場的發展近況 1-5 國際金融市場的發展近況 本章習題 第二章 金融機構 2-1 金融主管機構 2-2 金融服務機構 2-3 金融機構—貨幣機構 2-4 金融機構—非貨幣機構 2-5 影子金融機構 本章習題 第二篇 金融現貨市場 第三章 存放款市場 3-1 銀行的存放款市場 3-2 金融同業間拆款市場 本章習題 第四章 票券市場 4-1 票券市場的交易工具 4-2 票券市場的參與者 4-3 票券交易實務 4-4 臺灣的票券市場 本章習題 第五章 股票市場 5-1 股票的簡介 5-2 股票市場的結構 5-3 股票的發行 5-4 股票的交易實務 5-5 臺灣的股票市場 本章習題 第六章 債券市場 6-1 債券的簡介 6-2 債券市場的組成 6-3 債券交易實務 6-4 資產證券化商品 6-5 臺灣的債券市場 本章習題 第七章 共同基金市場 7-1 基金的簡介 7-2 基金的種類 7-3 指數證券型基金 7-4 指數投資證券 7-5 不動產投資信託證券 7-6 基金交易實務 7-7 臺灣的基金市場 本章習題 第八章 外匯市場 8-1 外匯市場的簡介 8-2 匯率的簡介 8-3 外匯市場的交易工具 8-4 臺灣的外匯市場 本章習題 第三篇 衍生性金融商品市場 第九章 遠期合約 9-1 遠期合約的簡介 9-2 遠期利率合約 9-3 遠期匯率合約 9-4 債券遠期交易 本章習題 第十章 期貨市場 10-1 期貨商品的簡介 10-2 期貨市場的參與者 10-3 臺灣的期貨市場 本章習題 第十一章 選擇權市場 11-1 選擇權的簡介 11-2 臺灣的選擇權市場 11-3 臺灣的權證市場 本章習題 第十二章 金融交換 12-1 金融交換的簡介 12-2 利率交換 12-3 貨幣交換 12-4 股價交換 12-5 商品交換 本章習題 第四篇 國際金融 第十三章 國際金融市場 13-1 歐洲通貨市場 13-2 國際資本市場 13-3 國際外匯市場 13-4 國際黃金市場 13-5 國際衍生性商品市場 本章習題 第十四章 國際金融機構 14-1 國際貨幣基金 14-2 世界銀行集團 14-3 國際清算銀行 14-4 區域性國際金融機構 14-5 歐美的中央銀行 本章習題 中英文索引 

Fundamentals of Organic Chemistry (Custom)

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原文書資訊 書名:Fundamentals of Organic Chemistry (Custom) 2018<Cengage>高立 作者: MCMURRY ISBN: 9789579282093 出版社: CENGAGE 出版年: 2018年 中文書資訊 書名: 有機化學 (McMurry：Fundamentals of Organic Chemistry) 2020<高立> 作者: McMurry(王正隆) ISBN: 9789579282581 出版社: 高立 出版年: 2022年

數位邏輯設計 (6版)

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原文書資訊 書名:Digital Design: With an Introduction to The Verilog HDL, VHDL and System Verilog 6/E IE 2018 <Pearson> 作者: Mano ISBN: 9781292231167 出版社: Pearson 出版年: 2018年 中文書資訊 書名: 數位邏輯設計 Digital Design: With an Introduction to The Verilog HDL, VHDL and System Verilog 作者: Mano/ 江昭暟 ISBN: 9789867696274 出版社: 鼎隆 出版年: 2019年

CAMPBELL BIOLOGY: CONCEPTS & CONNECTIONS (10版)

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Campbell Biology: Concepts & Connections [Global Edition] ISBN13：9781292401348 出版社：Pearson Education Limited 作者：Martha Taylor;Eric Simon;Jean Dickey;Kelly Hogan;Jane Reece 裝訂／頁數：平裝／928頁 規格：22.9cm*27.5cm*3.6cm (高/寬/厚) 版次：10 出版日：2021/06/02

Digital Design: With an Introduction to The Verilog HDL, VHDL and System Verilog (6版)

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原文書資訊 書名:Digital Design: With an Introduction to The Verilog HDL, VHDL and System Verilog 6/E IE 2018 <Pearson> 作者: Mano ISBN: 9781292231167 出版社: Pearson 出版年: 2018年 中文書資訊 書名: 數位邏輯設計 Digital Design: With an Introduction to The Verilog HDL, VHDL and System Verilog 作者: Mano/ 江昭暟 ISBN: 9789867696274 出版社: 鼎隆 出版年: 2019年

數位晶片設計 (1版)

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簡介 隨著IC製程技術的進步，近幾年來，IC之運算速度與複雜度也快速增加，而伴隨而來的IC設計技術與觀念亦日新月異。本書作者希望將個人三十多年來的教學研究經驗，藉由此書與有興趣的讀者分享。書中主要介紹數位IC設計相關的知識與技巧，透過簡易的範例實作與FPGA驗證模擬，希望能提供有志於數位IC設計的讀者們快速入門的機會。 目錄 Chapter 1 IC 設計流程 Chapter 2 Verilog 語法介紹 Chapter 3 組合邏輯電路 Chapter 4 循序邏輯電路 Chapter 5 數位系統設計 Chapter 6 FPGA 開發板範例介紹 Chapter 7 IC 設計競賽題目範例

Verilog晶片設計 （附CD） (4版)

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Verilog 晶片設計(第四版)(附範例光碟) 作（譯）者：林灶生 出版日：2022/3/24 出版商：全華 ISBN(13碼)：9786263281189 書號：05579037 膠裝／424頁／16 K／單 本書特色 keyboard_arrow_down 1.作者將IC設計實務經驗深入於範例探討，且每一範例均經過模擬驗證。 2.本書除了基本的設計技巧外，亦說明多模組整合設計之技術。希望藉由此書帶領讀者進入以Verilog為主的各種相關設計領域中，熟悉Verilog語言全貌。 3.本書提供範例程式光碟，方便讀者使用。 fiber_manual_record內容簡介 keyboard_arrow_down 本書將IC設計實務經驗深入於範例探討，且每一範例均經過模擬驗證。除了基本的設計技巧外，亦說明多模組整合設計之技術。希望藉由此書帶領讀者進入以Verilog為主的各種相關設計領域中，熟悉Verilog語言全貌，更希望藉由它，幫助讀者完成各種晶片之設計。內容包含有：數位邏輯設計與Verilog發展沿革、Verilog設計風格與觀念、Verilog設計結構、閘層(Gate Level)描述、資料流描述設計、行為描述、函數及任務、自定邏輯電路與狀態機、Verilog程式設計技巧、電路的延遲時序設定、專題實務設計範例等，適合科大資工、電子、電機系教授「數位邏輯設計」、「數位邏輯設計實習」之課程或相關業界人士及有興趣之讀者使用。 fiber_manual_record目錄 keyboard_arrow_down 第1章　數位邏輯設計與Verilog發展沿革 1.1　電腦輔助設計與積體電路產業1-2 1.2　硬體描述語言(Hardware Description Language, HDL)1-4 1.3　積體電路晶片設計流程1-5 第2章　Verilog設計風格與觀念 2.1　Verilog設計風格2-2 2.1.1　設計者與變更原因2-2 2.1.2　設計內文說明2-2 2.1.3　設計過程注意事項2-3 2.2　Verilog基本觀念2-4 2.2.1　運算子(Operator)2-5 2.2.2　註解說明(Comment)與空格(White space)2-5 2.2.3　數字(Number)2-6 2.2.4　字串(Strings)2-8 2.2.5　識別字、關鍵字及系統函數(Identifiers, Keywords and Sy 2.2.6　將訊息顯示於標準之輸出2-10 2.2.7　模擬監視2-13 2.2.8　結束模擬2-14 第3章　Verilog設計結構 3.1　設計方法(Design methodologies)3-3 3.2　模組(Modules)3-4 3.3　連接埠(Ports)3-5 3.4　模組例證(Module instantiations)3-8 3.5　資料型態(Data types)3-9 3.5.1　數值集合3-9 3.5.2　連接線(Nets)3-10 3.5.3　暫存器(Registers)3-11 3.5.4　向量(Vectors)3-11 3.5.5　數字(Numbers)3-12 3.5.6　參數（Parameters）3-13 3.5.7　陣列(Array)與記憶體(Memory)3-14 3.5.8　三態(Tri-state)3-14 第4章　閘層(Gate Level)描述 4.1　and、or、nand、nor、xor及xnor閘4-2 4.2　buf及not閘4-4 4.3　實例說明4-6 4.4　多工器(Multiplexer)實例4-19 第5章　資料流描述設計(Dataflow Modeling) 5.1　連續指定(Continuous assignment )5-2 5.2　表示式(Expression)5-3 5.2.1　常數值表示式5-3 5.2.2　運算元(Operand)5-4 5.2.3　運算子(Operators)5-4 5.3　應用實例5-22 5.3.1　3對8解碼器5-22 5.3.2　4對2編碼器5-24 5.3.3　4位元加法器5-26 5.3.4　1對4解多工器5-29 5.3.5　3位元多數(Majority)位元表決器5-31 5.3.6　1位元全減器5-33 第6章　行為描述 6.1　程序結構(Procedual constructs)6-2 6.1.1　initial區塊6-2 6.1.2　Always區塊6-2 6.2　程序指定(Procedural assignment)6-8 6.2.1　方塊程序指定6-9 6.2.2　非方塊程序指定6-12 6.3　begin...end方塊敘述6-16 6.4　if敘述6-16 6.5　case敘述6-32 6.6　casez敘述6-39 6.7　casex敘述6-43 6.8　迴　圈6-46 6.8.1　for迴圈6-46 6.8.2　while迴圈6-60 6.8.3　forever迴圈6-61 6.8.4　repeat迴圈6-62 6.9　命名begin...end區塊敘述6-65 6.10　fork...join區塊敘述6-67 6.11　wait準位感測控制6-68 6.12　實用範例6-69 6.12.1　二位數BCD計數器6-69 6.12.2　四位元BCD加法器6-74 6.12.3　十六位元組雙埠RAM6-79 6.12.4　十六位元組單埠RAM6-83 第7章　函數及任務 7.1　函數(Function)7-2 7.2　任務(Task)7-12 7.3　函數呼叫函數7-18 7.4　任務呼叫函數及任務7-20 7.5　系統函數與任務7-23 7.5.1　與實數有關之系統函數與任務7-24 7.5.2　顯示($display)與寫入($write)之系統任務7-25 7.5.3　驅動器(drivers)計數系統函數$countdirvers7-25 7.5.4　檔案輸出系統任務7-26 7.5.5　完成執行之系統任務7-27 7.5.6　時序檢查系統之任務7-27 7.5.7　測試訊號系統任務7-28 7.5.8　載入記憶體系統任務7-29 7.5.9　時間刻度系統函數與任務7-30 7.5.10　儲存與重新啟動系統任務7-32 7.5.11　重置系統任務7-33 7.5.12　其他系統任務與函數7-33 第8章　自定邏輯電路與狀態機 8.1　自定邏輯電路設計方法8-3 8.2　自定組合邏輯電路8-3 8.3　自定序向邏輯電路8-7 8.4　狀態機8-11 8.4.1　Moore狀態機8-12 8.4.2　Mealy狀態機8-28 第9章　Verilog程式設計技巧 9.1　Verilog程式設計技巧9-2 9.1.1　如何設計可合成電路9-2 9.1.2　數學運算式之順序及群集9-3 9.1.3　if敘述與case敘述之比較9-4 9.2　編譯器指引(Compiler directives)9-5 9.2.1　`include9-5 9.2.2　`define與`undef9-7 9.2.3　`timescale9-8 ...

當代護理學導論 (4版)

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內容簡介 以人、環境、健康、護理出發，培養專業核心價值 　　護理學導論是護理初學者建立護理專業基本認識的一門課程，透過此課程可獲得從事護理專業應有的觀念並奠定護理基礎。本書以護理學之四大概念（範疇）為骨架，由17位學經歷豐富之作者執筆，完整建構護理學基本知識共16章，內容囊括： 　　•人：人類基本需要、治療性人際關係與有效溝通、護理人員的角色、功能與生涯規劃等。 　　•環境：認識醫療環境及健康照護體系等。 　　•健康：健康的定義以及健康與疾病模式等。 　　•護理：護理的定義、護理理念、護理發展史、護理概念模式、護理過程以及護理倫理與法律等重要概念。 　　本版修訂重點 　　1.更新法規條文與相關數據、修正國內外最新資料 　　內容包括：護理價值觀的變遷趨勢；護理證照制度；COVID-19疫情影響之下，護理照護模式及教學模式之轉型；進階的公衛2.0預防醫學四段七級理論架構；2021年ICN倫理規範及2023年台灣護理倫理規範。 　　2.全新著作的章節 　　第10章 護理照護模式、第14章 護理專業團體、第16章 護理生涯發展與規劃。 　　各章架構中，「學習目標」以及「章節架構」，幫助學生在各章的開始即對內容有初步的認識，並掌握學習方向；「情境探討」專欄，使理論與應用結合，激發學生延伸思考能力；章末的「課後練習」利於學生複習使用，提升學習效能。期望本書的再版能讓護理學子深入認識護理不僅是一門科學，更是一門藝術。 目錄 Chapter 1 緒論 Chapter 2 護理理念 Chapter 3 護理發展史 Chapter 4 護理學相關理論（概念模式） Chapter 5 護理教育之發展 Chapter 6 健康照護體系簡介及護理人員的角色與功能 Chapter 7 健康與疾病 Chapter 8 人類基本需要 Chapter 9 病人的醫療環境 Chapter 10 護理照護模式 Chapter 11 護理過程 Chapter 12 治療性人際關係與溝通 Chapter 13 護理倫理 Chapter 14 護理專業團體 Chapter 15 護理與法律 Chapter 16 護理生涯發展與規劃

邏輯與計算機設計 (3版)

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書名：邏輯與計算機設計(第三版) 作者：Marcovitz(周仁祥) 出版社：東華 出版日期：2016/00/00 ISBN：9789863412342 內容簡介 本書簡介 本書主要透過許多淺顯易懂的範例，加強邏輯設計的基本觀念 本書不需要先修課程，可經由提供的範例，自主學習邏輯設計的概念。 本書最後一章，特別彙編出精簡版的 Verilog 數位電路描述語言，藉由經典的範例，提供讀者使用 Verilog 語言特微描述以實現硬體之可能，作為讀者未來能夠設計廣大種類電路的基礎。 目錄 chapter 1　時序系統設計 chapter 2　組合邏輯系統 chapter 3　卡諾圖 chapter 4　函數最小化演 chapter 6　循序系統的分析 chapter 7　時序系統設計 chapter 8　解決較大型的循序問題 chapter 9　Verilog 簡介 附錄A　Relating the Algebra to the Karnaugh Map 附錄B　習題解答 附錄C　各章測驗題解答 附錄D　LABORATORY EXPERIMENTS 索　引

數位邏輯設計Digital Logic Design―使用Verilog HDL (6版)

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【中文書】 書名：數位邏輯設計：使用Verilog HDL(第六版) 作者：林銘波 出版社：全華 出版日期：2017/09/01 ISBN：9789864635948 內容簡介 1.由淺入深完整的介紹數位邏輯的原理，並且以豐富的說明例，闡述每一個基本原理與觀念。 2.詳細介紹各種組合邏輯電路模組的設計原理，這些模組包括：解碼器、編碼器、多工器、解多工器、…、算術運算電路等。 3.詳細介紹各種循序邏輯電路模組的設計原理，這些模組包括：計數器、暫存器、移位暫存器、序列產生器、…等。 4.詳細介紹PLD元件(ROM、PLA、PAL)的結構、特性、應用電路設計。 5.使用Verilog HDL程式實例介紹CPLD/FPGA元件的應用系統設計。 6.專章提供了20個數位邏輯電路的基本與應用實驗予讀者練習及驗證理論與實務的一致性。 7.每一小節皆提供豐富的複習問題，幫助讀者自我評量對該小節內容了解的程度，並且提供教師當作隨堂測驗的參考題目。 ■ 內容簡介 本書由淺入深，完整地介紹數位邏輯的原理，並且以豐富的實例 ，闡述每一個原理與觀念，詳細介紹各種組合、序向邏輯電路模組設計原理，以及PLD元件的結構、特性、應用電路設計。使用VerilogHDL程式，介紹CPLD/FPGA元件的ASIC應用設計，並提供了20個數位邏輯電路實驗，讓讀者練習及驗證。

Deep Learning: 用Python進行深度學習的基礎理論實作 (1版)

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書名：DEEP LEARNING｜用PYTHON進行深度學習的基礎理論實作 出版社：歐萊禮 出版年月：201708 條碼：9789864764846 內容簡介 不走捷徑，幫助您真正搞懂「深度學習」的真義 這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明，一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解：深度學習究竟是什麼？有何特色？根據何種原理來運作？ 從零開始，由實做中學習 本書的目標是，盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」，以基礎的知識為起點，以容易上手的Python撰寫程式，從動手實作的過程中，一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書的話，這本書並不屬於汽車駕訓教材，而是希望能夠幫助您瞭解車子的原理，而非教您開車的方法。為了瞭解汽車的結構，必須試著打開車子的引擎蓋，將每個零件都拿起來觀察、操作看看。然後盡量用簡單的形狀，篩選出車子的核心部分，就像組合迷你模型般，製作出這台車子。本書的目標，就是透過製作車子的過程，讓你感受到自己實際可以製作出車子，進而熟悉與車子的相關技術。 本書特色： ．利用最少的外部函式庫，使用Python，從零開始實際執行深度學習的程式。 ．說明Python 的用法，讓Python 的初學者也能理解。 ．實際執行Python 的原始碼，同時提供讀者手邊可以進行實驗的學習環境。 ．從簡單的機器學習問題開始，到最後執行精密辨識影像的系統。 ．以淺顯易懂的方式說明深度學習與神經網路理論。 ．針對看似複雜的技術，如誤差反向傳播與卷積運算等，利用實際操作方式說明，幫助理解。 ．介紹在執行深度學習時，有幫助且實用的技巧，包括決定學習率的方法、權重的預設值等。 ．說明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趨勢與操作。 ．為什麼深度學習很優秀，為什麼加深層數，就能提高辨識準確度，為什麼隱藏層很重要，仔細說明這些「為什麼」。 ．介紹自動運作、產生影像、強化學習等深度學習的應用範例。 作者介紹 作者簡介 斎藤康毅 1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。 目錄 第一章 Python入門 第二章 感知器 第三章 神經網路 第四章 神經網路的學習 第五章 誤差反向傳播法 第六章 與學習有關的技巧 第七章 卷積神經網路 第八章 深度學習 附錄A Softmax-with-Loss層的計算圖 參考文獻

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資料科學學習手冊｜Python資料處理、探索、視覺化與建模實作 (1版)

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【簡介】 「這本書正是我當年提出『資料科學家』這個職稱時，所希望能擁有的一本書。如果您希望投身資料科學／工程、人工智慧，或機器學習領域，就該從這裡開始。」 ── DJ Patil 博士，美國首任首席資料科學家 身為一位有志成為資料科學家的讀者，能夠理解各類組織為何仰賴資料來做出關鍵決策──無論是公司在設計網站、還是市政府在改善公共服務，或者是科學家在致力於阻止疾病擴散。而您也希望具備將雜亂資料整理為可行洞見的能力。我們將這整個過程稱為「資料科學生命週期」：也就是從資料的收集、整理、分析，到導出結論的完整流程。 本書是第一本涵蓋程式設計與統計兩大基礎技能、並貫穿整個資料科學生命週期的書籍。本書的對象包括希望成為資料科學家的人、與資料科學家共事的專業人士，以及希望跨越「技術／非技術」界線的資料分析師。只要具備基本的 Python 程式設計知識，便可學習如何透過業界標準工具（如 pandas）來處理資料： ．將感興趣的問題精煉為可透過資料探究的研究問題 ．執行資料蒐集，其中可能涉及文字處理、網頁爬蟲等技術 ．透過資料清理、探索與視覺化，萃取出有價值的洞見 ．學會使用建模來描述資料特性 ．推廣研究結果，進行超出資料本身的推論 【目錄】 前言 【第一部分　資料科學生命週期】 第一章　資料科學生命週期 生命週期的各個階段 生命週期的範例 總結 第二章　問題與資料範疇 大數據與新機會 研究母體、抽樣架構與樣本 儀器與操作程序 自然現象的量測 準確度 總結 第三章　模擬與資料設計 抽籤模型 範例：模擬選舉民調的偏誤與變異性 範例：模擬疫苗的隨機試驗 範例：空氣品質測量 總結 第四章　以摘要統計量建構模型 常數模型 最小化損失 總結 第五章　個案研究：為什麼我的公車總是拖班？ 問題與範疇 資料整理 探索公車時間 建立等車時間模型 總結 【第二部分】　矩形資料 第六章　使用pandas操作資料框架 子集合選取（Subsetting） 匯總 合併 轉換 資料框架與其他資料表達法有何不同？ 總結 第七章　使用SQL操作關係 子集合選取（Subsetting） 匯總 合併 轉換與共通表格運算式 總結 【第三部分】　理解資料 第八章　整理檔案 資料來源範例 檔案格式 檔案編碼 檔案大小 殼層與命令行工具 表格形狀與粒度 總結 第九章　整理資料框架 範例：整理冒納羅亞觀測站的CO2測量資料 品質檢查 缺漏的值與紀錄 轉換與時間戳記 修改結構 範例：處理餐廳安全違規資料 總結 第十章　探索性資料分析 特徵類型 觀察分布的重點 在關係中應注意的事項 多變數情境下的比較 探索準則 範例：房屋售價 總結 第十一章　資料視覺化 選擇合適的刻度以揭示結構 資料的平滑化與匯總 促進有意義的比較 融入資料設計 加入情境資訊 使用plotly繪製圖表 其他視覺化工具 總結 第十二章　案例研究：空氣品質測量有多準確？ 問題、設計與範疇 尋找共址感測器 整理與清洗 AQS感測器資料 整理PurpleAir感測器資料 探索PurpleAir與AQS測量值 建立校準PurpleAir測量值之模型 總結 【第四部分】　其他資料來源 第十三章　處理文字資料 文字與任務的範例 字串處理 正規表達式 文字分析 總結 第十四章　資料交換 NetCDF資料 JSON資料 HTTP REST XML、HTML與XPath 總結 【第五部分】　線性建模 第十五章　線性模型 簡單線性模型 範例：空氣品質的簡單線性模型 擬合簡單線性模型 多元線性模型 擬合多元線性模型 範例：哪裡是機會之地？ 數值型測量值之特徵工程 類別型測量值的特徵工程 總結 第十六章　模型選擇 過度擬合 訓練-測試切分 交叉驗證 正則化 模型偏誤與變異性 總結 第十七章　推論與預測的理論基礎 分布：母體、經驗、抽樣 假設檢定的基本概念 以自助法推論 信賴區間的基本概念 預測區間的基本概念 用於推論與預測的機率理論 總結 第十八章　案例研究：如何幫驢子秤體重？ 驢子研究的問題與範圍 資料整理與轉換 探索 建立驢子體重的模型 總結 【第六部分】　分類 第十九章　分類 範例：風災倒木 建模與分類 對比例（與機率）建模 邏輯斯模型的損失函數 從機率到分類 總結 第二十章　數值最佳化 梯度下降法基礎 最小化Huber損失 凸形且可微分的損失函數 梯度下降法的變體 總結 第二十一章　個案研究：偵測假新聞 問題與範疇 取得與整理資料 探索資料 建模 總結 延伸資料 資料來源 索引

Python資料科學學習手冊 (2版)

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簡介 處理大量資料的基本工具 「這本書提供了清晰且易於遵循的範例，幫助您設置與使用最重要的資料科學和機器學習工具。」 —Anne Bonner Content Simplicity創辦人和CEO Python是許多研究人員的首選工具，它擁有豐富的儲存、操作及洞察資料的程式庫。這些資源散布在資料科學的領域中，藉由本書，您可以一次獲得這些資源，包括Ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和其它相關的工具。 對於熟悉Python，需要處理大量資料的資料科學家和資料處理人員來說，這是一本非常有價值的案頭書。可以有效率地處理每天面對的問題，像是操作、轉換及清理資料，視覺化不同形式的資料，建立統計學或機器學習模型等。 藉由本書，你將可以學習到： ‧IPython和Jupyter：提供資料科學家使用的Python計算環境 ‧NumPy：在Python中進行高效儲存及操作密集資料陣列的ndarrys ‧Pandas：在Python中進行對於標籤式/欄位式的資料高效率儲存與操作 ‧Matplotlib：在Python中進行彈性範圍的資料視覺化功能 ‧Scikit-Learn：提供機器學習演算法以及簡潔的Python實作 作者介紹 Jake VanderPlas 是Google Research的軟體工程師，致力於開發支援資料密集型研究的工具。 他創建並開發了用於資料密集型科學的Python工具，包括Scikit-Learn、SciPy、AstroPy、Altair、JAX等。 目錄 第一章 IPython：更好用的Python Shell還是Notebook IPython 的求助與說明文件 在IPython Shell中的快捷鍵 IPython的Magic命令 輸入和輸出的歷程 IPython和Shell命令 和Shell相關的Magic命令 錯誤以及除錯 剖析和測定程式碼的時間 第二章 NumPy介紹 瞭解Python的資料型態 NumPy陣列基礎 NumPy 陣列屬性 陣列索引：存取單一個陣列元素 在NumPy陣列中的計算：Universal Functions 聚合操作：Min、Max、以及兩者間的所有事 在陣列上的計算：Broadcasting 比較、遮罩以及布林邏輯 Fancy索引 排序陣列 結構化的資料：NumPy的結構化陣列 更多進階的複合型態 第三章 使用Pandas操作資料 安裝並使用Pandas Pandas 物件的介紹 資料的索引和選擇 在Pandas中操作資料 處理缺失資料 階層式索引 資料集的合併：Concat 和Append 合併資料集：Merge 以及Join 聚合計算與分組 樞紐分析表 向量化字串操作 使用時間系列 高效率Pandas：eval() 以及query() 第四章 使用Matplotlib進行視覺化 通用的Matplotlib技巧 買一送一的介面 簡單的線條圖形 簡單的散佈圖 視覺化誤差 密度圖和等高線圖 直方圖、分箱法及密度 自訂圖表的圖例 自訂色彩條 多重子圖表 文字和註解 自訂刻度 客製化Matplotlib：系統配置和樣式表 在Matplotlib中的三維繪圖法 Basemap的地理資料 使用Seaborn進行視覺化 第五章 機器學習 什麼是機器學習？ Scikit-Learn簡介 超參數以及模型驗證 特徵工程 深究：Naive Bayes Classification 深究：線性迴歸（Linear Regression） 深究：Support Vector Machines 深究：決策樹（Decision Tree）和隨機森林（Random Forest） 深究：主成份分析（Principal Component Analysis） 深究：流形學習（Manifold Learning） 深究：k- 均集群法 深究：高斯混合模型（Gaussian Mixture Models） 深究：核密度估計（Kernel Density Estimation） 應用：臉部辨識的管線

Python資料科學學習手冊

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書名：PYTHON資料科學學習手冊 出版社：歐萊禮 出版年月：201712 條碼：9789864766857 內容簡介 需要處理大量資料的人必備的案頭書 對於許多研究人員來說，Python是首選的工具，因為它擁有豐富的儲存、操作、以及洞察資料的程式庫。這些資源散布在資料科學的領域中，但藉由本書，你可以一口氣取得這些資源，包括Ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等等。 對於需要處理大量資料的人而言，這是一本非常有價值的案頭書，可以有效率地處理每天面對的問題，像是操作、轉換，以及清理資料、視覺化不同形式的資料，建立統計學或機器學習的模型等等。 藉由這本手冊，你將可以學習到如何使用： ．IPython和Jupyter：提供資料科學家使用的Python計算環境。 ．NumPy：在Python中進行高效儲存以及操作密集資料陣列的ndarrys。 ．Pandas：在Python中進行對於標籤式/欄位式的資料高效率儲存與操作。 ．Matplotlib：在Python中進行彈性範圍的資料視覺化的能力。 ．Scikit-Learn：提供機器學習演算法以及簡潔的Python實作。 名人推薦 ”如果你想要藉由Python學習資料科學，本書是一個極佳的起點。我用來教授電腦科學以及統計學獲得極大的成功。Jake在這些開放源碼的工具上的基礎上更進一步；使用了清晰的語言以及易懂的解釋闡述資料科學基礎的概念、範式、以及抽象的內容。“ -- Brian Granger, Jupyter計畫聯合創始人 作者介紹 作者簡介 Jake VanderPlas Python科學端的長期使用者以及開發者，目前是一位在Washington大學跨學科資料科學研究者。他主導自己的天文學研究，而且也會為來自於廣泛領域的本地科學家提供建議以及接受諮詢。 目錄 第一章 IPython：更好用的Python Shell還是Notebook IPython 的求助與說明文件 在IPython Shell中的快捷鍵 IPython的Magic命令 輸入和輸出的歷程 IPython和Shell命令 和Shell相關的Magic命令 錯誤以及除錯 剖析和測定程式碼的時間 第二章 NumPy介紹 瞭解Python的資料型態 NumPy陣列基礎 NumPy 陣列屬性 陣列索引：存取單一個陣列元素 在NumPy陣列中的計算：Universal Functions 聚合操作：Min、Max、以及兩者間的所有事 在陣列上的計算：Broadcasting 比較、遮罩以及布林邏輯 Fancy索引 排序陣列 結構化的資料：NumPy的結構化陣列 更多進階的複合型態 第三章 使用Pandas操作資料 安裝並使用Pandas Pandas 物件的介紹 資料的索引和選擇 在Pandas中操作資料 處理缺失資料 階層式索引 資料集的合併：Concat 和Append 合併資料集：Merge 以及Join 聚合計算與分組 樞紐分析表 向量化字串操作 使用時間系列 高效率Pandas：eval() 以及query() 第四章 使用Matplotlib進行視覺化 通用的Matplotlib技巧 買一送一的介面 簡單的線條圖形 簡單的散佈圖 視覺化誤差 密度圖和等高線圖 直方圖、分箱法及密度 自訂圖表的圖例 自訂色彩條 多重子圖表 文字和註解 自訂刻度 客製化Matplotlib：系統配置和樣式表 在Matplotlib中的三維繪圖法 Basemap的地理資料 使用Seaborn進行視覺化 第五章 機器學習 什麼是機器學習？ Scikit-Learn簡介 超參數以及模型驗證 特徵工程 深入探究：Naive Bayes Classification 深入探究：線性迴歸（Linear Regression） 深入探究：Support Vector Machines 深入探究：決策樹（Decision Tree）和隨機森林（Random Forest） 深入探究：主成份分析（Principal Component Analysis） 深入探究：流形學習（Manifold Learning） 深入探究：k- 平均集群法 深入探究：高斯混合模型（Gaussian Mixture Models） 深入探究：核密度估計（Kernel Density Estimation） 應用：臉部辨識的管線