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魔數學習單 老師備課、學生自學、親子共讀的數學魔術推理書

為了解決99乘法表下載的問題，作者莊惟棟,王姈妃 這樣論述：

這一本專門寫給老師備課、學生自學、親子共讀的數學魔術推理書 從生活情境的小故事 引導反思、推理及解謎 不僅能從數學魔術中得到成就感 也能觸類旁通的學習到新知識 搭配有用、好用的魔數學習單 透過自修蛻變成魔數大師 找到數學學習的自信與興趣 ｜本書特色｜ ‧不只能與學科知識點結合，又能符合課綱精神，讓學生探究及思考數學中神奇的應用與樂趣。 ‧備有「學用版」與「教師版」的學習單，教師可直接下載授課，學生也能直接當作練習及紀錄，有效提升教學和學習效益。 ‧以引言小故事或生活情境為發想的數學科普書，讓師生、親子間透過思考、推理、解謎，共學習、共傾聽、共成長。 ｜各界好評聯手推薦｜ （依姓

氏筆畫排序） 宋怡慧 新北市立丹鳳高中圖書館主任 何權璋 明道大學副校長  林美惠 明道大學學務長 林國楨 國立彰化師範大學教育研究所教授 紀志聰 國立北門高中數學教師 洪雅惠 國立彰化師範大學特教系教授 洪萬生 國立臺灣師範大學數學系退休教授、研究院士 陳宏賓 UniMath總編輯、國立中興大學助理教授 許坤富 臺中市僑榮國小校長 許學政 雲林縣舊庄國小校長 張文銘 教育部閱讀推手、臺中市漢口國中主任 葉丙成 國立臺灣大學電機系教授 溫美玉 溫老師備課Party創始人 蔡淇華 惠文高中圖書館主任 劉輝龍 臺北市麗湖國小資優班老師 鍾麗文 國小閱讀磐石推手獎 嚴志弘 國立嘉義大學應用數學系副教

授 蘇恭弘 臺南市創思與教學研發中心專任研究教師

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《佛說八大人覺經》之研究

為了解決99乘法表下載的問題，作者黃慧芝 這樣論述：

摘 要 本論文探討《佛說八大人覺經》。本經是一部佛法實踐的經典，告誡眾生世間一切是無常、無我、苦、空，萬物皆是生、住、異、滅，緣聚而生緣散而滅，沒有永久性存在。了解萬物的實相是無常，凡夫從三無漏學戒、定、慧，繼而實踐菩薩八項覺悟之法，如實地在生活中修持六度波羅蜜，布施、持戒、忍辱、精進、禪定和智慧。同時把四攝法如布施、愛語、利行、同事，這四種法來利益及攝受眾生，發揮菩薩精神自利利他，自度度他，為度眾生拔除苦難。從經文上明確地了解成佛菩薩應隨之奉行無我、少欲、知足、精進、智慧、布施、清淨與發菩提心等八法如實地去修行，直至成為覺悟的菩薩，乘願再來：「乘法身船，至涅槃岸；復還生死，度脫眾生。」

菩薩自己證道，為度眾生脫離輪迴苦海，倒駕慈航成願再來。 因此，《佛說八大人覺經》是一部通大小乘思想又能引導眾生覺悟證道的「佛法經典」。如眾生能實踐佛陀所說的八種覺悟之法，便能脫離輪迴苦海，走向成佛菩薩之圓滿大道。所以《佛說八大人覺經》是一部修持佛學很值得探討的一部經典。關鍵字：《佛說八大人覺經》、覺悟、四無量心、四攝、六度波羅蜜、無常、苦空、菩薩。

從零開始機器學習的數學原理和算法實踐

為了解決99乘法表下載的問題，作者大威 這樣論述：

零基礎讀者應如何快速入門機器學習？數學基礎薄弱的讀者應如何理解機器學習中的數學原理？這些正是本書要解決的問題。   本書從數學基礎知識入手，通過前3章的介紹，幫助讀者輕鬆複習機器學習涉及的數學知識；然後，通過第4-第13章的介紹，逐步講解機器學習常見演算法的相關知識，説明讀者快速入門機器學習；最後，通過第14章的綜合實踐，説明讀者回顧本書內容，進一步鞏固所學知識。 《機器學習的數學原理和演算法實踐》適合對機器學習感興趣但數學基礎比較薄弱的讀者學習，也適合作為相關專業的學生入門機器學習的參考用書。 大威，本名張威，西安交通大學工科試驗班（工管貫通班）碩士畢業，資訊系統專案管

理師（高級資質）、高級經濟師、中國電腦學會會員、中國通信學會會員。擁有多年資料建模、資料採擷與商業諮詢經驗，現就職於某行業領先的大資料公司，負責大資料產品及人工智慧產品的規劃設計管理工作。 第1章　補基礎：不怕學不懂微積分　1 1．1　深入理解導數的本質　2 1．1．1　哲學層面理解變化　2 1．1．2　生活中處處有函數　3 1．1．3　從瞬時速度到導數　3 1．1．4　從近似運動來理解導數　4 1．1．5　直觀理解複合函數求導　6 1．2　理解多元函數偏導　7 1．2．1　多元函數偏導數是什麼　7 1．2．2　搞清楚梯度是什麼　7 1．3　理解微積分　8 1．3．1　直觀

理解積分　8 1．3．2　直觀理解微積分基本定理　10 1．4　泰勒公式太重要了　11 1．4．1　泰勒公式是什麼　11 1．4．2　泰勒公式的典型應用　11 1．4．3　直觀理解泰勒公式的來龍去脈　12 1．4．4　微積分基本定理與泰勒公式的關係　14 第2章　補基礎：不怕學不懂線性代數　15 2．1　直觀理解向量　16 2．1．1　理解向量加法與數乘　17 2．1．2　理解向量乘法的本質　19 2．1．3　理解基向量與線性無關　21 2．2　直觀理解矩陣　22 2．2．1　理解矩陣運算規則　22 2．2．2　理解矩陣向量乘法的本質　24 2．2．3　深刻理解矩陣乘法的本質　29 2．3　

理解線性方程組求解的本質　30 2．3．1　直觀理解方程組的解　31 2．3．2　如何尋找解的運算式　34 2．3．3　深刻理解逆矩陣的本質　36 2．3．4　直觀理解行列式的本質　40 2．4　徹底理解最小二乘法的本質　42 2．4．1　如何求解無解的方程組　43 2．4．2　論證 維子空間上的情況　48 2．4．3　搞懂施密特正交化是什麼　50 2．4．4　理解最小二乘法的本質　53 2．5　直觀理解相似矩陣對角化　54 2．5．1　相似矩陣是什麼　55 2．5．2　如何理解特徵值與特徵向量　59 2．5．3　直觀理解相似矩陣的對角化　62 第3章　補基礎：不怕學不懂概率統計　64 3．

1　什麼是概率　64 3．1．1　最簡單的概率的例子　64 3．1．2　概率論與數理統計的關係　65 3．2　搞懂大數定律與中心極限定理　65 3．2．1　大數定律想表達什麼　65 3．2．2　中心極限定理想表達什麼　67 3．2．3　大數定律與中心極限定理的區別　70 3．3　理解概率統計中的重要分佈　70 3．3．1　真正搞懂正態分佈　70 3．3．2　真正搞懂泊松分佈　74 3．4　理解樸素貝葉斯思想很重要　75 3．4．1　如何理解條件概率　75 3．4．2　如何理解貝葉斯公式　76 3．4．3　貝葉斯公式的應用　76 3．4．4　最大似然估計　77 第4章　全景圖：機器學習路線圖　

79 4．1　通俗講解機器學習是什麼　79 4．1．1　究竟什麼是機器學習　79 4．1．2　機器學習的分類　81 4．2　機器學習所需環境介紹　82 4．2．1　Pytho的優勢　83 4．2．2　Pytho下載、安裝及使用　83 4．3　跟著例子熟悉機器學習全過程　84 4．4　準備資料包括什麼　87 4．4．1　資料獲取　87 4．4．2　數據清洗　88 4．4．3　不均衡樣本處理　88 4．4．4　資料類型轉換　89 4．4．5　數據標準化　90 4．4．6　特徵工程　90 4．5　如何選擇算法　92 4．5．1　單一算法模型　92 4．5．2　集成學習模型　92 4．5．3　算法選擇

路徑　96 4．6　調參優化怎麼處理　97 4．6．1　關於調參的幾個常識　97 4．6．2　模型欠擬合與過擬合　98 4．6．3　常見算法調參的內容　98 4．6．4　算法調參的實踐方法　99 4．7　如何進行性能評估　100 4．7．1　回歸預測性能度量　100 4．7．2　分類任務性能度量　100 第5章　數據降維：深入理解PCA的來龍去脈　102 5．1　PCA是什麼　103 5．2　用一個例子來理解PCA過程　103 5．3　如何尋找降維矩陣P　106 5．4　PCA降維的核心思想　107 5．4．1　核心思想一：基變換向量投影　108 5．4．2　核心思想二：協方差歸零投影　11

2 5．4．3　核心思想三：最大方差投影　114 5．4．4　PCA降維的關鍵：協方差矩陣對角化　116 5．5　面向零基礎讀者詳解PCA降維　116 5．5．1　計算矩陣 Y 的協方差矩陣 Cy　116 5．5．2　矩陣 Y 的協方差矩陣 Cy 對角化　118 5．5．3　求解降維矩陣 P　120 5．6　程式設計實踐：手把手教你寫代碼　122 5．6．1　背景任務介紹：鳶尾花數據降維　122 5．6．2　代碼展示：手把手教你寫　123 5．6．3　代碼詳解：一步一步講解清楚　123 第6章　凸優化核心過程：真正搞懂梯度下降過程　126 6．1　通俗講解凸函數　126 6．1．1　什麼是凸

集　126 6．1．2　什麼是凸函數　127 6．1．3　機器學習“熱愛”凸函數　128 6．2　通俗講解梯度下降　128 6．2．1　梯度是什麼　130 6．2．2　梯度下降與參數求解　130 6．2．3　梯度下降具體過程示　131 6．3　程式設計實踐：手把手教你寫代碼　132 6．3．1　一元函數的梯度下降　132 6．3．2　多元函數的梯度下降　137 第7章　搞懂算法：線性回歸是怎麼回事　142 7．1　什麼是線性回歸　142 7．2　線性回歸算法解決什麼問題　143 7．3　線性回歸算法實現過程　143 7．4　程式設計實踐：手把手教你寫代碼　146 7．4．1　背景任務介紹：預

測房價情況　146 7．4．2　代碼展示：手把手教你寫　147 7．4．3　代碼詳解：一步一步講解清楚　147 第8章　搞懂算法：邏輯回歸是怎麼回事　150 8．1　如何理解邏輯回歸　150 8．2　邏輯回歸算法實現過程　151 8．3　程式設計實踐：手把手教你寫代碼　155 8．3．1　背景任務介紹：用邏輯回歸分類預測腫瘤　155 8．3．2　代碼展示：手把手教你寫　155 8．3．3　代碼詳解：一步一步講解清楚　156 第9章　搞懂算法：決策樹是怎麼回事　159 9．1　典型的決策樹是什麼樣的　159 9．2　決策樹算法的關鍵是什麼　160 9．3　資訊、信息量與資訊熵　161 9．4

　資訊增益的計算過程　163 9．5　剪枝處理是怎麼回事　167 9．6　程式設計實踐：手把手教你寫代碼　167 9．6．1　背景任務介紹：用決策樹分類預測乳腺癌　167 9．6．2　代碼展示：手把手教你寫　167 9．6．3　代碼詳解：一步一步講解清楚　168 第10章　搞懂算法：支持向量機是怎麼回事　171 10．1　SVM有什麼用　171 10．2　SVM算法原理和過程是什麼　172 10．2．1　分離超平面是什麼　172 10．2．2　間隔與支持向量是什麼　175 10．3　程式設計實踐：手把手教你寫代碼　180 10．3．1　背景任務介紹：用SVM分類預測乳腺癌　180 10．3．

2　代碼展示：手把手教你寫　180 10．3．3　代碼詳解：一步一步講解清楚　181 第11章　搞懂算法：聚類是怎麼回事　184 11．1　聚類算法介紹　184 11．1．1　聚類是什麼　184 11．1．2 　聚類算法應用場景　185 11．2　通俗講解聚類算法過程　186 11．2．1　相似度如何度量　186 11．2．2　聚類性能如何度量　188 11．2．3　具體算法介紹：K-meas算法　188 11．2．4　具體算法介紹：K-meas++算法　189 11．3　程式設計實踐：手把手教你寫代碼　191 11．3．1　背景任務介紹：手寫數位圖像聚類　191 11．3．2　代碼展示：手

把手教你寫　191 11．3．3　代碼詳解：一步一步講解清楚　193 第12章　搞懂算法：樸素貝葉斯是怎麼回事　195 12．1　樸素貝葉斯是什麼　195 12．1．1　條件概率是什麼　195 12．1．2　貝葉斯公式是什麼　195 12．2　樸素貝葉斯實現方法　196 12．2．1　伯努利樸素貝葉斯方法　196 12．2．2　高斯樸素貝葉斯方法　198 12．2．3　多項式樸素貝葉斯方法　199 12．3　程式設計實踐：手把手教你寫代碼　200 12．3．1　背景任務介紹：樸素貝葉斯分類預測文本類別　200 12．3．2　代碼展示：手把手教你寫　201 12．3．3　代碼詳解：一步一步講解

清楚　201 第13章　搞懂算法：神經網路是怎麼回事　205 13．1　從一個具體任務開始：識別數位　206 13．2　理解神經元是什麼　207 13．2．1　感知器是什麼　207 13．2．2　S型神經元是什麼　208 13．3　理解典型神經網路多層感知器　210 13．3．1　神經網路結構是什麼　210 13．3．2　搞懂MLP的工作原理是什麼　211 13．4　MLP的代價函數與梯度下降　216 13．4．1　代價函數：參數優化的依據　216 13．4．2　梯度下降法：求解代價函數最小值　217 13．5　反向傳播算法的本質與推導過程　219 13．5．1　反向傳播算法：神經網路的訓練

算法　219 13．5．2　尋根究底：搞懂反向傳播算法的數學原理　221 13．6　程式設計實踐：手把手教你寫代碼　224 13．6．1　通過代碼深入理解反向傳播算法　224 13．6．2　一個簡單的神經網路分類算法實踐　227 第14章　綜合實踐：模型優化的經驗技巧　230 14．1　經驗技巧一：特徵處理　230 14．1．1　特徵提取：文本資料預處理　230 14．1．2　特徵選擇：篩選特徵組合　234 14．2　經驗技巧二：模型配置優化　235 14．2．1　模型配置優化方法：交叉驗證　235 14．2．2　模型配置優化方法：超參數搜索　237 14．3　程式設計實踐：手把手教你寫代碼

　239 14．3．1　背景任務介紹：乳腺癌分類預測多模型對比示　240 14．3．2　算法介紹：本案例算法簡介　240 14．3．3　代碼展示：手把手教你寫　241 14．3．4　代碼詳解：一步一步講解清楚　244 14．4　經驗總結：機器學習經驗之談　252 14．4．1　機器學習中的誤區　252 14．4．2　如何學好機器學習　253

運用繪本實施國小二年級不同數學單元學習之行動研究

為了解決99乘法表下載的問題，作者林玉菁 這樣論述：

本研究旨在透過行動研究的方式，以國小二年級學生為研究對象，利用繪本實施不同單元的數學課程，探討以下目的：（一）以繪本進行數學教學，二年級學童對此教學方式的接受情形；（二）以繪本進行數學教學，課堂實際運作情形；（三）以繪本實施不同單元之數學教學，二年級學童數學概念建立的學習歷程。經資料分析後發現如下：一、學生課堂反應良好，顯示繪本生動的圖文能提升學生的興趣與專注力；繪本內容與學生的生活經驗產生連結，學生覺得數學變簡單，也提升學生學習信心；而藉由繪本中圖像思考與故事脈絡，更有助學習思考與想像力。二、繪本內容以簡報方式呈現可以更清楚，利用繪本佈題之延伸活動是加強數學概念的關鍵；教學時間的規劃上，配

合教學方式彈性調整連續上兩節或分開上將更有成效。三、學生在不同單元的學習表現，以「乘法」單元學習狀況最佳，因為乘法概念較抽象，繪本故事的教學可以呈現較具體的例子幫助學生理解，且內容也與生活經驗相關。其次是運用生活事物為例的「平面圖形與立體形體」單元，但立體形體方面本研究未運用相關繪本，而「分類與統計」單元所運用之繪本在本單元的學習效果有限。