Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and STAN (2版)
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Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan builds your knowledge of and confidence in making inferences from data. Reflecting the need for scripting in today's model-based statistics, the book pushes you to perform step-by-step calculations that are usually automated. This unique computational approach ensures that you understand enough of the details to make reasonable choices and interpretations in your own modeling work.
The text presents causal inference and generalized linear multilevel models from a simple Bayesian perspective that builds on information theory and maximum entropy. The core material ranges from the basics of regression to advanced multilevel models. It also presents measurement error, missing data, and Gaussian process models for spatial and phylogenetic confounding.
The second edition emphasizes the directed acyclic graph (DAG) approach to causal inference, integrating DAGs into many examples. The new edition also contains new material on the design of prior distributions, splines, ordered categorical predictors, social relations models, cross-validation, importance sampling, instrumental variables, and Hamiltonian Monte Carlo. It ends with an entirely new chapter that goes beyond generalized linear modeling, showing how domain-specific scientific models can be built into statistical analyses.
Features
Integrates working code into the main text
Illustrates concepts through worked data analysis examples
Emphasizes understanding assumptions and how assumptions are reflected in code
Offers more detailed explanations of the mathematics in optional sections
Presents examples of using the dagitty R package to analyze causal graphs
Provides the rethinking R package on the author's website and on GitHub
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【中文書】
書名:多變量分析(四版)
作者:陳順宇
出版社:華泰
出版日期:2005/06/29
ISBN:9789574127597
內容簡介
本書適合企管、工管、商學、教育、都計、交通、理工農社會各研究所一學期3學分的多變量分析課程,也可做為統計系或其他科系大學部學生教學、自修的參考。書內列舉許多範例,部份是國外名著例題,也有部份是本土化的實例,如能配合統計軟體,學習會更順暢。
此書特別推薦STATISTICA統計軟體,它對學習多變量分析有很多幫助,此軟體主要特點是短小精幹,當然有部份較複雜的分析仍要借重如SAS等大型軟體,每章都附有軟體操作程序及習題,使讀者能了解多變量分析的應用。
本版與前版的差別有:
(1)增加課文內容說明、例題與習題,頁數約增加一百頁。
(2)軟體使用除了原有STATISTICA與SAS操作說明,再增加SPSS與AMOS。
(3)附錄增加習題奇數題解答。
(4)提供例題與習題的資料檔(STATISTICA、EXCEL、SPSS等),可於網路上免費下載(webftp.cjcu.edu.tw/~sychen/)。
目錄
第1章 主成份分析
第2章 因素分析
第3章 典型相關
第4章 區別分析
第5章 多元尺度化
第6章 群集分析
第7章 多變量變異數分析
第8章 測量之信度與效度分析
第9章 線性結構關係模式
附錄A 個案研究
附錄B 統計查表
附錄C 英漢對照索引
附錄D 參考文獻
附錄E 習題解答
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【中文書】
書名:迴歸分析(四版)
作者:陳順宇
出版社:三民
出版日期:2009/01/01
ISBN:9789574159888
內容簡介
本書主要是給大學部及研究所學生做為學習統計進階之用,可以當做上課教材,也可以做自修準備參加高普考或研究所考試參考,內容還算充實。主要!特色是強調迴歸分析的基本概念,儘量以口語話表達,避免繁雜的數學式子證明〈有些仍免不了數學證明放在附錄,對部分讀者可以省略不看〉,加強電腦軟體的報表,尤其強調畫散怖圖、殘差圖、了解問題、增加選取較佳模式的機會,對迴歸分析及統計的誤用,也再三舉例,例如兩變數有相關並不表示兩者有因果關係,因而強調偏相關的重要性。
目錄
第一章 相關係數及其應用
第二章 簡單線性迴歸分析
第三章 迴歸模式之評估與修改訂
第四章 迴歸分析應注意之事項
第五章 複相關與複迴歸分析
第六章 自變數的選取
第七章 多項式迴歸
第八章 共線性與偏相關
第九章 分類資料之迴歸分析
第十章 非線性迴歸模式
第十一章 時間數列資料
附錄A 統計查表
附錄B 習題解答
附錄C 英漢對照索引
附錄D 參考文獻
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機器學習與AI人工智慧於稽核應用實例演練(附試用教育版軟體+教學演練資料)
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ChatGPT引發了對AI人工智慧的熱烈討論。未來十年,AI將驅動產業發展,幾乎所有現代產業都將與AI緊密相關。機器學習使得事前審計成為可能,但撰寫或調整人工智慧演算法對大多數人而言仍很困難,因此需要簡單易用的工具來輔助。
本教材以實務案例演練為主,深入淺出,讓學員了解如何在稽核領域有效運用機器學習等AI技術。經由國際電腦稽核教育協會(ICAEA)認證,由專業稽核實務顧問群精心編寫,提供完整實例演練資料,並可申請取得AI稽核軟體JCAATs教育版。學員可透過簡單的指令,應用內建的機器學習演算法(如決策樹、K近鄰算法、邏輯斯回歸、隨機森林、支持向量機),輕鬆進行大數據資料分析,實現風險預測性稽核。
學員將學會評估機器學習訓練模型的有效性,並掌握多元評估指標的正確使用方法。同時,學習如何處理資料缺失或不對稱的情況,以實現稽核目標。歡迎會計師、內部稽核、各階管理者共同參與學習,成為AI人工智慧新稽核的專家,提前預警並避免各項風險。
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人人必學GEN AI人工智慧生成內容:線上AI工具整合與創新應用含AIA國際認證 - 人工智慧生成內容(Specialist Level)-最新版-附贈MOSME行動學習一點通:評量.詳解 (1版)
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【簡介】
• 系統性學習路徑:從 AI 基礎到實戰應用,適合初學者循序漸進學習。
• 實用案例剖析:涵蓋文本生成、圖像設計、影音製作、數據分析等高效應用場景。
• 考試與應用兼備:內附「AIA國際認證-人工智慧生成內容」模擬題與詳解,讓學習成果更有保障。
• 跨平台資源整合:詳細介紹 ChatGPT、Heygen、Gamma、DALL-E 等主流工具的最佳實踐。
• 即學即用:提供從繪本創作到影片剪輯的完整範例,幫助讀者快速上手,實現成果轉化。
【目錄】
Chapter 1 AI 與 AIGC 基礎理論與發展
1-1 認識人工智慧
1-2 機器學習與神經網路
1-3 AIGC 簡介
1-4 AI 素養與倫理
Chapter 2 AIGC 圖文生成工具與應用
2-1 文字生成工具介紹
2-2 圖像生成工具介紹
2-3 圖文生成 AIGC 在產業中的應用
Chapter 3 AIGC 影音生成工具與應用
3-1 音訊生成工具介紹
3-2 影片生成工具介紹
3-3 影音生成 AIGC 在產業上的應用
3-4 AI 素養與倫理
Chapter 4 AIGC 程式與數據分析工具
4-1 輔助程式生成應用
4-2 輔助數據分析應用
4-3 各行業的應用
4-4 AIGC 整合應用概述
Chapter 5 AIGC 幫你講故事
5-1 認識 HTML 與網頁結構
5-2 建立第一個自己的網頁
5-3 用 AIGC 生成故事與插圖
5-4 製作線上閱讀有聲書
Chapter 6 AIGC 幫你做報告
6-1 線上課程寫紀錄
6-2 整理筆記畫圖表
6-3 十分鐘內做簡報
Chapter 7 AIGC 幫你拍短片
7-1 故事規劃與分鏡腳本設計
7-2 影音生成與剪輯
7-3 Youtube 上架與優化
Chapter 8 AIGC 幫你當主播
8-1 打造專屬數位分身主播
8-2 腳本批次剪影片
附錄 A.AIGC 平台付費方案推薦
B.ChatGPT IO 與Agent 剖析
C.課後習題簡答
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Microsoft Azure AI Services與Azure OpenAI從入門到人工智慧程式開發-使用Python(含MCF AI-900國際認證) (1版)
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【簡介】
體貼初學者學習Azure AI服務的流程!
Azure AI服務功能介紹 > Azure AI服務申請 > 語法解說 > AI範例實作
■ 專家與教師共同執筆
由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著,針對初學者學習Azure AI領域所應具備的基本素養,所編寫入門教材,內容由淺入深,以引發學習動機為最主要考量,帶領初學者靈活運用Azure AI與Azure OpenAI進行開發AI應用程式。
■ 內容多元且淺顯易懂
對Azure AI服務的理論做深入淺出的說明,同時廣泛列舉相關應用實例,並使用適當的插圖和圖表,說明Azure AI技術的原理和實際運作方案,讓初學者對Azure AI有更進一步的認識。
■ Azure AI服務開發技能
介紹實用的入門開發實作,以培養初學者規劃AI解決方案的能力。實作包含:電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部偵測與分析、文字分析、問題解答知識庫、翻譯、語音合成以及機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例,並介紹目前最火紅的Azure OpenAI生成式AI開發聊天機器人與AI繪圖程式;詳盡說明實作的程式碼與操作步驟,培養初學者開發AI應用程式的能力。
■ Microsoft AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練
將認證考試重點融入書中,讀者能藉由練習來了解該章內容重點,同時書末彙整MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題,是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。
【目錄】
第1章 Microsoft Azure AI 基本概念:使用人工智慧的開始
1.1 人工智慧簡介
1.2 Microsoft Azure AI 簡介
1.3 模擬試題
第2章 負責任的 AI
2.1 AI 造成的道德和社會問題
2.2 了解負責任的AI
2.3 申請Azure 帳戶
2.4 模擬試題
第3章 認識 Colab 程式編輯環境
3.1 Colab 簡介
3.2 安裝 Colab
3.3 Colab 環境簡介
3.4 編輯第一個 Colab 筆記本
3.5 Colab 常用功能
第4章 Gradio 互動式網頁
4.1 簡介認識 Gradio
4.2 Gradio 基本語法介紹
4.3 Gradio 常用的輸出入元件
第5章 探索電腦視覺(一)電腦視覺分析
5.1 Azure AI 視覺簡介
5.2 Azure AI 視覺服務
5.3 Azure AI 服務開發環境與必要條件
5.4 Azure AI 視覺開發實作
5.5 模擬試題
第6章 探索電腦視覺(二)OCR 與文件智慧服務
6.1 光學字元識別 (OCR)
6.2 Azure AI 視覺服務讀取文字
6.3 文件智慧服務和知識採礦
6.4 Azure Al 視覺服務讀取影像文字開發實作
6.5 模擬試題
第7章 探索電腦視覺(三)臉部服務
7.1 臉部辨識服務簡介
7.2 臉部偵測
7.3 臉部分析
7.4 臉部識別
7.5 臉部辨識服務開發實作
7.6 模擬試題
第8章 探索電腦視覺(四)自訂視覺
8.1 自訂視覺簡介
8.2 自訂視覺影像分類
8.3 在 Azure 使用影像分類
8.4 自訂視覺物件偵測
8.5 在 Azure 使用物件偵測
8.6 自訂視覺範例實作
8.7 模擬試題
第9章 探索自然語言處理(一)文字分析
9.1 自然語言處理簡介
9.2 自然語言處理
9.3 使用 Azure AI 語言服務分析文字
9.4 文字分析開發實作
9.5 模擬試題
第10章 探索自然語言處理(二)對話式AI
10.1 對話式AI 簡介
10.2 問題與解答對話系統
10.3 使用交談語言理解建立語言模型
10.4 Azure AI 機器人服務
10.5 自訂問題解答開發實作
10.6 模擬試題
第11章 探索自然語言處理(三)語音與翻譯
11.1 語音辨識與語音合成
11.2 語音服務功能介紹
11.3 文字翻譯
11.4 翻譯服務功能介紹
11.5 文字翻譯開發實作
11.6 語音合成開發實作
11.7 模擬試題
第12章 Azure 機器學習基本原理
12.1 機器學習簡介
12.2 機器學習的工作流程
12.3 機器學習的模型
12.4 分類模型
12.5 迴歸模型
12.6 叢集模型
12.7 模擬試題
第13章 Azure 機器學習實作
13.1 Azure 機器學習服務簡介
13.2 Azure 機器學習設計工具的工作流程
13.3 使用設計工具建立模型
13.4 使用 Azure 機器學習自動化 ML
13.5 使用提示流程建立 AI 應用程式
13.6 模擬試題
第14章 Azure OpenAI
14.1 生成式 AI 簡介
14.2 大型語言模型
14.3 Azure OpenAI 簡介
14.4 Copilots 簡介
14.5 使用提示工程改善生成式 AI 回應
14.6 Azure OpenAI 生成式 AI 應用程式開發實作
14.7 模擬試題
附錄A MCF AI-900 人工智慧基礎國際認證模擬試題
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AI世代與我們的未來:人工智慧如何改變生活,甚至是世界? (1版)
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重構:改善.NET與C#應用程式的設計,償還欠下的技術債(使用GitHub Copilot與Visual Studio) (1版)
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【簡介】
『技術債在每個程式倉庫(codebase)中幾乎無所不在。它是一種隱喻,代表著軟體演變過程中留下的小小麻煩(有時並不那麼小),例如捷徑、混亂、設計不相符等問題,這些問題往往是由於軟體無法適應不斷變化的外部因素所造成的。如果不加以控制,這些問題就會導致工作效率急遽下降,而重構(refactoring)正是開發者處理這個問題的主要工具。這是每位開發者都應該掌握的重要技能。』
——NimblePros首席架構師 Steve "ardalis" Smith
『這是一本.NET資淺到資深開發者都能受益的書。程式開發沒有人不需要重構,而重構未必需要很多高深的理論才能做,只要你學好本書的精髓,沒有Visual Studio一樣可以重構,只是有工具的幫忙可以發揮加分效果,這是我在審校本書時很深的體悟。』
——微軟最有價值專家(Microsoft MVP) 陳傳興(Bruce Chen)
重構:改善.NET與C#應用程式的設計,償還欠下的技術債
Refactoring with C#
使用GitHub Copilot與Visual Studio
每個軟體專案剛開始時都是一塊全新的綠地(greenfield)樂園,但技術債(technical debt)往往比預期更早出現,軟體專案很快就會變成一片棕地(brownfield)荒野,徒留滿地遺留程式碼(legacy code)和技術債。在本書中,你將了解技術債的概念與成因,並學習使用Visual Studio的現代化工具,以及C# 12和.NET 8的最新語言功能,以此安全地重構你的C#程式碼。
我們將一步步指引你學會使用xUnit和Moq、Snapper、Scientist .NET等函式庫,使用這些工具,你就能執行更進階的單元測試,安全地進行重構。我們也會詳述SOLID原則,以及新版C#帶來的防禦性程式設計技巧,藉此打造更容易維護的程式碼。我們還會說明如何執行程式碼分析,並撰寫自訂的Roslyn分析器,來檢測和解決程式碼中獨有的問題。
程式設計的性質正在發生變化,為了迎接AI帶來的衝擊,本書「第11章」會專門討論GitHub Copilot Chat這個AI助理,看看它如何協助我們進行重構、測試、撰寫文件和產生程式碼。最後,我們也會討論如何在敏捷團隊和企業組織中,向領導者們溝通技術債的風險與重構的必要性,並獲得組織的支持與尊重。
讀完本書,你將理解重構的本質,了解如何安全、有效、可重複地償還應用程式中的技術債,同時為企業帶來價值。無論你是新手開發者,還是有多年經驗的資深開發者,相信你們都能在本書中找到一些實用的提示和技術。
★學習目標★
・理解技術債的成因、影響及預防方法
・探索重構類別、方法和單行程式碼的不同做法
・如何使用Moq等函式庫撰寫有效的單元測試
・理解SOLID原則,以及如何打造可維護的程式碼
・GitHub Copilot Chat如何協助開發者分析、改善和測試程式碼
・應用程式碼分析和自訂Roslyn分析工具,確保程式碼保持整潔
・在敏捷團隊中正面表達技術債的風險,並採用一致的程式碼標準
【範例程式碼】
讀者可以從GitHub下載本書的範例程式碼,如果程式碼有更新,作者也會直接更新在存放庫上:https://github.com/PacktPublishing/Refactoring-with-CSharp。
【彩色圖片】
博碩文化官網也有提供本書使用的螢幕畫面截圖及彩色圖表。
【目錄】
審校序
推薦序
貢獻者
前言
Part 1:在Visual Studio中使用C#進行重構
第1章:技術債、程式碼異味與重構
1.1 理解技術債和遺留程式碼
1.2 識別程式碼異味
1.3 介紹重構
1.4 案例研究:雲霄航空公司
1.5 小結
1.6 問題
1.7 延伸閱讀
第2章:重構簡介
2.1 技術需求
2.2 重構行李費用計算器
2.3 在其他編輯器中的重構
2.4 小結
2.5 問題
2.6 延伸閱讀
第3章:重構程式碼流程和迭代
3.1 技術需求
3.2 重構登機應用程式
3.3 控制程式流程
3.4 執行個體化物件
3.5 迭代集合
3.6 重構LINQ陳述式
3.7 檢查並測試我們重構後的程式碼
3.8 小結
3.9 問題
3.10 延伸閱讀
第4章:在方法層級的重構
4.1 技術需求
4.2 重構航班追蹤器
4.3 重構方法
4.4 重構建構函式
4.5 重構參數
4.6 重構為函式
4.7 介紹靜態方法和擴充方法
4.8 檢查並測試我們重構後的程式碼
4.9 小結
4.10 問題
4.11 延伸閱讀
第5章:物件導向重構
5.1 技術需求
5.2 重構航班搜尋系統
5.3 透過重構來組織類別
5.4 重構與繼承
5.5 使用抽象控制繼承
5.6 為更好的封裝進行重構
5.7 透過介面和多型來改善類別
5.8 檢查並測試我們重構後的程式碼
5.9 小結
5.10 問題
5.11 延伸閱讀
Part 2:安全地重構
第6章:單元測試
6.1 技術需求
6.2 理解測試和單元測試
6.3 使用xUnit測試程式碼
6.4 重構單元測試
6.5 探索其他測試框架
6.6 採取測試心態
6.7 小結
6.8 問題
6.9 延伸閱讀
第7章:測試驅動開發(TDD)
7.1 技術需求
7.2 什麼是TDD?
7.3 使用Visual Studio的TDD
7.4 何時使用TDD?
7.5 小結
7.6 問題
7.7 延伸閱讀
第8章:使用SOLID避免程式碼反模式
8.1 識別C#程式碼中的反模式
8.2 撰寫SOLID程式碼
8.3 考慮其他的架構原則
8.4 小結
8.5 問題
8.6 延伸閱讀
第9章:進階單元測試
9.1 技術需求
9.2 使用Shouldly建立易讀的測試
9.3 使用Bogus產生測試資料
9.4 使用Moq與NSubstitute模擬依賴關係
9.5 使用Snapper固定測試
9.6 使用Scientist .NET進行實驗
9.7 小結
9.8 問題
9.9 延伸閱讀
第10章:防禦性程式設計技巧
10.1 技術需求
10.2 介紹雲霄API
10.3 驗證輸入內容
10.4 防止null值
10.5 超越類別
10.6 進階型別使用
10.7 小結
10.8 問題
10.9 延伸閱讀
Part 3:利用AI和程式碼分析進階重構
第11章:AI輔助重構:使用GitHub Copilot
11.1 技術需求
11.2 介紹GitHub Copilot
11.3 在Visual Studio中開始使用GitHub Copilot
11.4 使用GitHub Copilot Chat進行重構
11.5 使用GitHub Copilot Chat撰寫文件
11.6 使用GitHub Copilot Chat產生Test Stub
11.7 理解GitHub Copilot的限制
11.8 案例研究:雲霄航空公司
11.9 小結
11.10 問題
11.11 延伸閱讀
第12章:Visual Studio中的程式碼分析
12.1 技術需求
12.2 在Visual Studio中計算程式碼度量
12.3 在Visual Studio中進行程式碼分析
12.4 探索進階的程式碼分析工具
12.5 案例研究:雲霄航空公司
12.6 小結
12.7 問題
12.8 延伸閱讀
第13章:建立一個Roslyn分析器
13.1 技術需求
13.2 理解Roslyn分析器
13.3 建立一個Roslyn分析器
13.4 使用RoslynTestKit測試Roslyn分析器
13.5 將分析器分享為Visual Studio擴充功能
13.6 小結
13.7 問題
13.8 延伸閱讀
第14章:使用Roslyn分析器重構程式碼
14.1 技術需求
14.2 案例研究:雲霄航空公司
14.3 建立一個Roslyn分析器程式碼修正
14.4 使用RoslynTestKit測試程式碼修正
14.5 將Roslyn分析器發佈為NuGet套件
14.6 小結
14.7 問題
14.8 延伸閱讀
Part 4:企業中的重構
第15章:溝通技術債
15.1 克服重構的障礙
15.2 溝通技術債
15.3 優先處理技術債
15.4 獲得組織的認同
15.5 案例研究:雲霄航空公司
15.6 小結
15.7 問題
15.8 延伸閱讀
第16章:採用程式碼標準
16.1 技術需求
16.2 理解程式碼標準
16.3 建立程式碼標準
16.4 在Visual Studio中進行格式化和程式碼清除
16.5 使用EditorConfig套用程式碼標準
16.6 小結
16.7 問題
16.8 延伸閱讀
第17章:敏捷重構
17.1 在敏捷環境中的重構
17.2 成功應用敏捷重構策略
17.3 完成大規模重構
17.4 重構出錯時的復原方式
17.5 部署大規模重構
17.6 案例研究:雲霄航空公司
17.7 小結
17.8 打造更永續的軟體
17.9 問題
17.10 延伸閱讀
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