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主成分分析 pdf的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦SebastianRaschka,VahidMirjalili寫的 Python機器學習第三版(上) 和SinanOzdemir,DivyaSusarla的 特徵工程不再難：資料科學新手也能輕鬆搞定!都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
國立臺灣海洋大學 海洋生物研究所 邵奕達所指導 黃辰宏的 海洋酸化對點帶石斑仔稚魚鈣離子運輸以及骨骼鈣化作用的影響 （2021），提出主成分分析 pdf關鍵因素是什麼，來自於海洋酸化、點帶石斑、離子調節、鈣離子、骨骼鈣化。
而第二篇論文高雄醫學大學 公共衛生學系博士班 李建宏所指導 吳琲文的 青少年含糖飲料攝取與心臟血管異常因子之聚集：危險因子之中介結構以及代謝症候群穩定性與型態變化之探討 （2021），提出因為有 青少年、代謝症候群、含糖飲料的重點而找出了 主成分分析 pdf的解答。
Python機器學習第三版(上)
為了解決主成分分析 pdf 的問題，作者SebastianRaschka,VahidMirjalili 這樣論述：
第三版－最新修訂版，新增TensorFlow 2、GAN和強化學習等實用內容 使用Python的scikit-learn和TensorFlow 2融會貫通機器學習與深度學習 循序漸進、由淺入深，好評熱銷再進化！最新修訂的《Python機器學習第三版》是一本不容錯過的全方位指南，也是讀者在建立機器學習系統時的必備參考。有別於其他機器學習教科書，本書使用Python探求機器學習和深度學習的技術精髓，強調豐富實用的程式範例、條理分明的數學解釋，以及直覺友善的圖解說明，帶領讀者探索機器學習的眾多子領域，讓艱澀的概念栩栩如生。 許多讀者告訴我們，他們非常喜歡本書第二版的前12章，因為它們
全面介紹了機器學習與Python的科學計算。為了確保這些內容的相關性，我們依據讀者回饋，回顧並修改了這些章節，以支援最新版本的NumPy、SciPy、pandas、matplotlib和scikit-learn，並規劃成本書的上冊。而TensorFlow 2.0更是深度學習領域最振奮人心的事件之一，所有與TensorFlow有關的章節（第13章到第16章，規劃成本書的下冊）都進行了大幅度修改。除了介紹Keras API與scikit-learn的最新功能之外，本書也探討自然語言處理（NLP）的子領域「情緒分析」，以及強化學習（RL）和生成對抗網路（GAN）等時下最流行的AI技術（第17章和第1
8章）。 無論你是有經驗的程式設計師，或是機器學習新手，或你只想進一步深入了解機器學習的最新發展，本書將是你在機器學習之旅中的絕佳良伴。 在這本書中，你將學到： ．掌握能讓機器從數據中「學習」的框架、模型和技術 ．使用scikit-learn進行機器學習、使用TensorFlow進行深度學習 ．利用機器學習來做影像分類、情緒分析與智慧Web應用程式 ．訓練類神經網路、GAN與其它模型 ．結合機器學習模型與Web應用程式 ．為機器學習工作清理並準備數據 ．用深度卷積類神經網路來分類影像 ．了解評估和調校模型的最佳實作 ．使用迴歸分析來預測連續目標
．利用「集群」來發掘數據中隱藏的模式與結構 ．使用「情緒分析」深入研究文本和社群媒體數據 ．上冊包含本書前12章，下冊則包含第13章到第18章。 【下載範例程式檔案】 本書的程式碼是由GitHub託管，可點選下面圖案前往下載： github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition 【下載本書的彩色圖片】 我們還提供您一個PDF檔案，其中包含本書使用的彩色圖表，可以在此下載： static.packt-cdn.com/downloads/9781789955750_ColorImages.pd
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海洋酸化對點帶石斑仔稚魚鈣離子運輸以及骨骼鈣化作用的影響
為了解決主成分分析 pdf 的問題，作者黃辰宏 這樣論述：
根據政府間氣候變化專門委員會（IPCC）的預測，在本世紀末，二氧化碳濃度將提升至500~900 µatm，海水的酸鹼值則下降至7.9~7.7。海洋酸化會造成海水中碳酸鈣（CaCO3）飽和濃度升高，不利碳酸鈣在海水當中產生固態沉澱，並影響貝類以及珊瑚外骨骼的形成。此外，水體酸化可能會影響硬骨魚類的離子調節與發育生長，但並不清楚水體酸化是如何影響海洋硬骨魚類鈣離子的調節恆定性。本實驗比較飼養於正常的海水（pH 8.1）及不同酸化程度的海水（pH 7.8 與 pH 7.4）中40日齡點帶石斑仔稚魚，鈣離子運輸蛋白以及骨骼鈣質代謝相關基因在發育過程中的表現量變化。整體而言，實驗發現在酸化的環境之下仔
稚魚的成長與骨骼鈣離子累積並不會受到影響。然而，根據仔稚魚的離子調節、骨骼形成與鈣離子累積等數據的主成分分析卻顯示，水體酸化會影響整體的離子調節能力發展，以及可能輕微地影響對骨骼鈣離子沉積與再吸收。但是，若是以單一因子或以線性回歸進行分析與比較，則難以界定酸化對任何一組離子調控相關基因，例如細胞基底膜的鈣離子幫浦（pmca）、上皮鈣離子通道（ecac）以及運輸能量來源的鈉鉀離子幫浦基因的直接影響。此外，與骨骼鈣質沉積相關的成骨細胞（bglap）及破骨細胞（ctsk and trap）在海水酸化得情況下也並無獨立的顯著差異。實驗雖然表明在高二氧化碳的水體中，pH下降可能造成仔稚魚離子調節、骨骼形
成與鈣離子累積等因子的相互作用，而導致整體的生理差異。本研究亦顯示，點帶石斑魚仔稚魚的生長對高度酸化條件並不敏感，但此研究不能排除未來海洋酸化對沿海海水中的水產養殖業和野生種群影響的可能性。以目前而言，在海洋酸化的情況之下，硬骨魚的離子調節與鈣離子平衡的調節機制尚不明朗，須待更多研究證明。
特徵工程不再難：資料科學新手也能輕鬆搞定!
為了解決主成分分析 pdf 的問題，作者SinanOzdemir,DivyaSusarla 這樣論述：
從資料集識別獨一無二的特徵， 建構功能強大的機器學習系統！ 特徵工程（Feature Engineering）是建立強大機器學習系統的首要步驟，也是最重要的步驟。特徵選擇錯誤，甚至可能使得某些機器學習演算法毫無用處。故而特徵工程可說是機器學習的重中之重。本書將帶你了解特徵工程的完整流程，讓機器學習更有系統、更有效率。 你將從理解資料（data）開始學習。機器學習模型的成功之處，正是取決於如何利用不同類型的特徵，例如：連續特徵、分類特徵等等。透過理解錯誤分析和模型的可接受性，你將了解何時該納入一項特徵、何時又該忽略一項特徵，以及其中的原因。你還會學習如何將問題陳述轉換
為有用的新特徵、如何提供由商業需求和數學見解驅動的特徵，以及如何在自己的機器上進行機器學習，進而自動學習資料中的特徵。 適用讀者 本書適合所有希望全面了解特徵工程的讀者，特別適合具有機器學習應用知識並希望改進機器學習模型結果的資料科學家。讀完這本書，讀者將能精通特徵選擇、特徵學習和特徵最佳化！ 在這本書中，你將學到： ・ 識別和利用不同類型的特徵 ・ 清洗資料中的特徵，提升預測能力 ・ 了解為何以及如何進行特徵選擇和模型誤差分析 ・ 利用領域知識建構新特徵 ・ 以數學知識為基礎並交付特徵 ・ 使用機器學習演算法建構特徵 ・ 精通特徵工程與特徵最佳
化 ・ 在真實世界的應用程式中利用特徵工程 【下載範例程式檔案】 本書的程式碼是由GitHub託管，可以在如下網址找到：github.com/PacktPublishing/Feature-Engineering-Made-Easy。 【下載本書的彩色圖片】 我們還提供您一個PDF檔案，其中包含本書使用的彩色圖表，可以在此下載：www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/FeatureEngineeringMadeEasy_ColorImages.pdf。
青少年含糖飲料攝取與心臟血管異常因子之聚集：危險因子之中介結構以及代謝症候群穩定性與型態變化之探討
為了解決主成分分析 pdf 的問題，作者吳琲文 這樣論述：
研究背景青春期多項心臟代謝異常因子的聚集與成年期罹患心臟血管疾病顯著相關。含糖飲料為飲食攝入果糖的主要來源。果糖在肝臟可代謝生成尿酸，而尿酸可透過抑制內皮功能與降低一氧化氮濃度，影響血糖與血壓的恆定。過去的研究指出，飲用含糖飲料與體內升高的胰島素阻抗有關，而胰島素阻抗可影響多個代謝的病理和生理機制，且可能引發心臟代謝功能的紊亂。因此，含糖飲料的攝食可能經由胰島素阻抗與尿酸的生理機制，影響心臟代謝風險因子的聚集。此外，多項心臟代謝異常因子的聚集暗示著，某種潛在的代謝結構或機制可能與此種群聚有關。以流行病學方法探討此類潛在的代謝結構與組成，及其與含糖飲料攝食、胰島素阻抗和尿酸之間的關聯，有助於未
來對青少年健康促進策略的擬定。另一方面，回顧國內外相關的文獻後發現，台灣青少年代謝症候群的穩定性及其變化形態缺乏專一的了解，需要深入的研究加以探索。研究目的本研究包含三個研究目的：（一）評估含糖飲料攝取與心臟血管異常因子聚集之間的關係，以及胰島素阻抗於兩者之關聯性的中介角色與修飾作用；（二）使用結構方程模型，分析胰島素阻抗與尿酸值，在含糖飲料攝取和代謝症候群成分因子潛在結構的中介效應；（三）探討青少年心臟血管代謝危險因子的潛在結構及其穩定性，並剖析代謝症候群的變化形態與其變化形態的決定因素。材料方法兩項南台灣青少年心臟血管代謝健康的系列研究被建構以探討研究問題。第一項為以多步驟分層隨機抽樣法進
行之橫斷式研究，共召募1454位具代表性的青少年。研究者使用問卷調查進行參與者的基本人口學特質、飲食習慣及身體活動情形等生活型態的資料收集，並進行人體測量學與臨床生化學檢測。兩類穩態模型評估胰島素抵抗（homeostasis model assessment-insulin resistance, HOMA-IR）之指數（HOMA1-IR和HOMA2-IR）被用以測量參與者之胰島素阻抗狀況。研究者使用主成分分析簡化12項心血管疾病相關變數的維度，保留解釋大部分總變異的主成分因子，並計算此些主成分的分數，連同代謝症候群之狀態與異常成分因子之個數作為結果變數。此外，研究者使用結構方程式評估胰島素阻
抗與尿酸在含糖飲料攝取與代謝症候群潛在結構之關聯性的中介作用。第二項為以多步驟分層隨機抽樣法召募國中一年級學生的追蹤型研究，參與者來自三種社會經濟發展程度的地區，總數為1516位青少年，每位參與者平均被追蹤2.2年。此研究以四種代謝症候群的診斷標準進行青少年追蹤前與追蹤後代謝症候群狀態之穩定性評估。研究者使用探索性因素分析評估個案於追蹤前後心血管代謝風險因子潛在結構的穩定性。研究結果第一項研究結果顯示，HOMA1-IR和HOMA2-IR均與心血管危險因子顯著相關。相較於沒有攝取含糖飲料者，攝取>500 mL/day含糖飲料之青少年具有顯著較高的胰島素阻抗數值（高出0.22–0.37個單位）；攝
取>500 mL/day手搖高果糖飲料者亦具有較高的代謝症候群異常成分因子個數（高出0.22個）；其中，胰島素阻抗解釋了33.9–37.9%的含糖飲料攝取與代謝症候群異常成分因子個數的關聯性。主成分分析保留了與體重、血脂和血壓關聯較大的主成分因子；其中，胰島素阻抗亦解釋了26.5–31.0%的攝取>500 mL/day含糖飲料與體重主成分分數的關聯性。此外，攝取>350 mL/day手搖高果糖飲料與胰島素阻抗對體重主成分分數具有顯著的交互作用（Pinteraction < 0.05）。結構方程式的分析結果顯示，手搖高果糖飲料攝取量>500 mL/day對HOMA-IR數值與尿酸數值具有顯著的直
接效應（both p < 0.05；標準化β係數分別為0.09和0.15），且HOMA-IR與尿酸亦對代謝症候群的潛在結構具有顯著的直接效應。瓶裝含糖飲料與手搖高果糖飲料>500 mL/day之攝取均經由HOMA-IR與尿酸之間接路徑對代謝症候群潛在結構發揮影響性；其中HOMA-IR的中介效應佔>500 mL/day手搖高果糖飲料攝取對代謝症候群潛在結構32.1%；尿酸則分別佔了瓶裝與手搖飲料攝取對代謝症候群潛在結構之總間接效應的100.0%與67.9%–100.0%。第二項研究結果顯示，參與者於第一年與第三年在心血管代謝風險因子中皆具有一個相似的脂肪-血壓-血糖因子之潛在結構。然而，二分類的
代謝症候群診斷結果在2.2年的追蹤期間並不穩定。第一年被歸類為代謝症候群的青少年中，52.0–61.9%於第三年轉變為無代謝症候群的狀態，但仍有38.1–48.0%維持代謝症候群的狀態。此外，收縮壓增加的變化程度與代謝症候群的發生風險呈現顯著的正相關，而收縮壓和血糖值降低的變化程度，與代謝症候群的改善呈現顯著的正相關。與第一年代謝症候群成分因子正常的青少年相比，第一年為中央型肥胖的青少年，兩年後為中央型肥胖的風險為15.0倍；第一年為三酸甘油脂過高的青少年，兩年後為三酸甘油脂過高的風險為5.7倍。結論第一項研究指出，含糖飲料攝取與青少年心臟血管危險因子之聚集顯著相關，且胰島素阻抗狀況解釋兩者之
間的部分關聯性。胰島素阻抗對體重相關之心臟代謝危險因素的不利影響取決於含糖飲料使用的類型，高量攝食手搖高果糖飲料的效應比攝食瓶裝含糖飲料的效應高。此外，含糖飲料攝取對代謝症候群潛在結構的影響力可能經由胰島素阻抗與高尿酸的間接路徑而作用，其中尿酸解釋大部分的中介效應。第二項研究指出，中央型肥胖與低高密度脂蛋白膽固醇為青春期兩個高度持續存在的代謝症候群異常成分因子，為降低未來心血管代謝疾病風險的介入標的。