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資料科學的統計實務：探索資料本質、扎實解讀數據，才是機器學習成功建模的第一步

為了解決python程式下載的問題，作者江崎貴裕 這樣論述：

　　新書上市即攻佔日本亞馬遜統計類書籍第一名   　　很多資料科學、機器學習的書，內容充滿各種建模的技術展示、完美的案例分析，卻忘記了更重要的「資料」。唯有掌握好手中的資料，才是機器學習成功建模的第一步。   　　無法了解資料，深度學習也救不了你；相反的，正確蒐集資料，輕鬆建模沒煩惱。   　　如何了解資料？當然要從統計觀念開始。學習統計一定都要看抽象複雜的數學嗎？並不是！本書所使用的範例，會告訴大家「為什麼統計學要如此定義」、「為什麼技巧要那樣使用」。當讀者了解統計背後的觀念時，才不會迷失在複雜的數學。此外，有別於一般市售書籍總是用漂亮案例展示程式運行結果，此書用相當多的範例都是「專家也

會犯的錯誤」，相信讀者同時學習成功以及失敗的案例後，可以更全面地了解資料科學的分析流程觀念。   　　本書會介紹資料分析中的許多技術的基本觀念，如變異數分析、偏相關係數、自相關函數、Bonferroni校正、Holm校正、隨機對照試驗、斷點迴歸分析、傾向評分匹配、T檢定、F檢定、分層多階段抽樣法等，介紹的過程中會直擊分析技術的思維，而非僅展示漂亮的數學。   　　本書亦會說明身為資料科學家該有的素養，來避免確認偏誤、倖存者偏誤、選擇偏誤、發表偏誤、自願者偏誤、可得性偏誤、樂觀偏誤、常態偏誤、後此謬論、賭徒謬誤、辛普森謬論、p-hacking、HARKing、單方論證、霍桑效應、畢馬龍效應等資料

分析中可能踩到的陷阱。   　　如果讀者曾經有以下問題，那這本書將是你的最佳解方。 　　● 我想知道怎麼蒐集高品質資料來加速機器學習建模 　　● 我想知道什麼樣的資料適合什麼分析技術 　　● 我想知道分析過程中是否參雜不自覺的偏見 　　● 我想知道分析完的結果代表什麼意思 　　● 我想知道為什麼資料分析可以解決問題   　　此外，中文版還提供免費Python程式下載，讓讀者可以實際演練書中的範例，加深對知識的理解。   　　本書貫通從資料蒐集、資料分析、資料解讀每一個環節的觀念，讓你走上資料科學家的康莊大道！    本書特色   　　● 概念性介紹資料分析的流程，探討過程中所需要的技術，解說分

析結果的意義 　　● 拒絕只展示漂亮數學，改變傳統一直寫程式的教學，帶你直擊資料分析流程的根本觀念 　　● 分享專家的成敗案例，助你建立好的資料科學家素養，避免落入陷阱 　　● 底線標示重要觀念，粗體標示重要名詞，註解提供讀者延伸資訊 　　● 滿滿全彩圖說，每章結束附有重點整理，中文版附贈範例程式 　　● 中文版收錄免費 Bonus，由國內專家分享業界經驗談，讓你快速銜接上實務技能   好評推薦（依姓名筆劃順序排列）   　　國立政治大學統計學系副教授、台灣人工智慧學校講師 吳漢銘 推薦  　　國立政治大學統計學系助理教授 周珮婷 推薦 　　「資料科學家的工作日常」版主 張維元 推薦 　　國立

臺灣大學名譽教授 謝南瑞 推薦

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基於 Python 程式語言之 NAO 機器人

為了解決python程式下載的問題，作者吳弘譯 這樣論述：

本論文主旨為基於Python程式語言的教材開發，主要使用Choregraphe軟體。Choregraphe軟體可操作於Windows、MacOs和Linux作業系統上使用，並提供圖形化指令盒，操作上簡單易上手。另外，在Choregraphe軟體中，使用者可以自製Python指令盒，藉由Python程式語言完成Nao機器人進行舞蹈、競賽，甚至是足球賽。透過Nao機器人的動作呈現，進而學習到程式概念，亦可建立邏輯觀念思考模式。論文中，不僅講解足球賽、高爾夫球賽動作方面，亦介紹紅球追蹤影像部分，甚至加入循聲追蹤的實驗。由此論文瞭解Nao機器人的應用及實作，以寓教於樂的方式，將應用及實作融入於教育之

中。

資料科學的建模基礎：別急著coding!你知道模型的陷阱嗎?

為了解決python程式下載的問題，作者江崎貴裕 這樣論述：

　　會coding並不代表會建模！ 　　 　　你是否曾經有以下問題： 　　「如何評估模型的適用性？」 　　「有人說模型參數越多越不好？」 　　「各種模型的差異以及特色是什麼？」 　　「有人說模型好壞不能只看預測精確率？」 　　「要選哪一種模型比較適合手上的資料？」   　　這本書，將帶你釐清以上所有疑惑，以及你心中更多問不出來的問題！   　　市面上有很多優質的書籍，可以將建模工具（如：TensorFlow、Keras、PyTorch 等框架）鉅細靡遺地操作一遍；或是涵蓋許多數學、統計學的學理面，完美展現漂亮的數學式。但仍舊會讓人有隔靴搔癢、似懂非懂的感覺。再加上資料科學應用在不同領域，如

工程學、物理學、化學、生物學、生態學、哲學、或是經濟學，產生大量令人混淆的知識、名詞。因此，過去那種單點突破式的學習歷程，已經不足以應付當代資料科學家的養成。   　　想要在這混亂的資料科學領域裡脫穎而出，關鍵就在於你需要有見樹也見林的通盤觀念：以「模型」為中心，將相關的數學、統計知識環繞在這個中心，做一個通盤的介紹；接著，以俯視的角度，來抓住各領域常用模型之間的關聯，並說明許多技術本質上是殊途同歸；最後，我們即可探討現實中不同問題的分析方式，以及實務上建模需要注意的事情。   　　本書將會講解與模型相關的機率、統計、微分方程、自我迴歸、狀態空間、馬可夫鏈等觀念；並且比較隨機森林、支援向量機(

SVM)、神經網路、深度學習、自編碼器、強化式學習、多體系統等各種不同模型的優劣；最後討論貝氏推論、最大後驗估計、費雪三原則、訊息準則、概似比檢驗等如何應用在實際建模的過程。   　　中文版提供免費Python程式下載，讓讀者可以實際演練書中的範例，加深對知識的理解。   　　本書用宏觀的角度，來解述資料分析數學模型，讓你徹底了解資料分析過程中，不可或缺的「數學模型」。有了這本書，你將會掌握當代數學模型的基本精神，讓你在未來的研究或工作上，可以更順利。    本書特色   　　● 改變傳統一直寫程式的教學，帶你回到資料科學最根本的觀念 　　● 俯視資料科學的各種技術，掌握模型的特性跟陷阱 　　

● 底線標示重要觀念，粗體標示重要名詞，註解提供讀者延伸資訊 　　● 滿滿全彩圖說，每章結束附有重點整理，中文版附贈範例程式   好評推薦 (依姓名筆劃順序排列)    　　東京大學教授 西成活裕 推薦 　　國立高雄科技大學副教授 連志原 推薦 　　教育部國家講座教授/臺大講座教授/曾任臺大教務長 郭鴻基 推薦 　　國立臺灣大學名譽教授 謝南瑞 推薦