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2023家政概論與家庭教育[歷年試題+模擬考]：近年試題+全範圍模擬考(升科大四技二專)

為了解決竹篩桃園的問題，作者范穎芳 這樣論述：

　　本題庫內容根據民國108年教育部修正發布之技術高中家政群「家政概論與家庭教育」課程綱要編寫而成。統一入學測驗考試專業科目(一)「家政概論、家庭教育」這一科，結合兩科內容、範圍廣大，因此篩選、歸納、整理兩科內容之題目，並撰寫詳細解析而集結成此題庫，讓你能透過大量寫題、解題，在時間有限的情況下系統性的複習該考科。   　　111年統一入學測驗考題相較於以往，多了素養導向、情境融入式考題，考生須先閱讀文章段落，再回答約3～4題的系列題組，以解決實際生活可能發生的問題。本書模擬試題中也以此模式出題，讓考生能夠更熟悉考試題型。 在內容呈現方面，分為以下三部分：   　　第一部分 主題式實力加強題

庫： 　　 　　依據新課綱家政概論、家庭教育課本內容中的章節作為劃分，精選各主題及章節中常見的考題，考生可以在研讀一個章節後，以第一部分進行小範圍的試題練習，檢核短期的學習成果，並精熟各章節常考的內容。    　　第二部分全範圍綜合模擬考：   　　比照歷屆考題的布題比例，本書共有10回模擬考，並且在考題中加入最新的情境式題組題。模擬考屬於大範圍的練習題，可以做為大考前的全單元複習，若能計時測驗，將能夠更快適應考試，找到自己答題的節奏。   　　第三部分 近年統測試題： 　　 　　收錄了近10年的歷屆試題，且提供詳細解析，若前兩部分的考題已熟記，並將錯題詳細訂正，可將第三部分歷屆試題作為總驗收

，以更了解自己仍須加強之處!   　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

竹篩桃園進入發燒排行的影片

可選擇性的線性分類器方法應用於行政執行的經濟弱勢族群之判定─以某行政執行分署為例

為了解決竹篩桃園的問題，作者林在一 這樣論述：

「執行有愛」與「公義無礙」是行政執行機關的施政理念。然而，在執行行政案件時，若能有效且準確的判斷經濟弱勢義務人，並予以分流不同的執行方法與對應的援助，是行政機關一直以來很重視的議題。本研究首先建構出一個可選擇最佳分類方法的結構程序，即以重複模擬抽樣的方式，觀察各分類方法在準確度比較上的成功率，以作為選定分類方法的準則。並透過收集歷年行政執行的案件與義務人的資料，先以定義相近且常用的線性判別分析 (linear discriminant analysis, LDA) 及支撐向量機(support vector machine, SVM) 來做為二選一的評估。研究結果顯示SVM具有較佳的準確能力

，且在穩態資料下，預測的驗證結果也有較好的表現。本研究雖僅比較兩種線性分類方法，未來亦可以此研究方法架構下，進一步探討多種分類方法評估的比較，讓資料分析人員可依據不同資料結構的案例，選擇出最適分類方法，並獲得更佳的判別結果。

典論台語文學

為了解決竹篩桃園的問題，作者林央敏 這樣論述：

追求台語文學的典範之論 探索文學評論的時代價值 台灣本土文學大家林央敏，集25年論述精華 再續台語文學史論、美學與方法的經典之作 　　本土作家林央敏長年提倡台灣民族文學，並投身台語文學之創作與理論建構，以《胭脂淚》為台語文學留下第一部史詩，亦是台灣文學史至今最長詩篇，另以《菩提相思經》立下台語長篇小說里程碑。〈毋通嫌台灣〉一詩經歷改編傳唱，成為台灣人認同的代表作。其評論更為台灣文學、台語文學的定義與關聯，留下深遠且重大的影響。 　　本書共收錄林央敏重要評論共16篇，並分三輯。輯一「文學小史」是關於台語文學發展的簡介，陳述台語文學四百年簡史及2000年後至今的台語文學發展概況，另為構寫台

語文學史提出方法論。輯二「彈琴論詩」，解析台語詩的某些內容和創作機理，談論台語情詩的類型、台語詩的音樂性及幾種極富特色的類型。輯三為「史詩小說」，品論台語散文體小說及詩歌體小說（史詩、敘事詩）之內涵，援引古今觀點，綜覽當代發展，為其近二十餘年台語文學評論之精華薈萃。

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決竹篩桃園的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。