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Java最強入門邁向頂尖高手之路：王者歸來(第二版)全彩版

為了解決r更新package的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　很早就想改版第一版的書籍，歷經多時的醞釀與投入，終於完成這本書著作的改版，心情是愉快的，因為我相信只要讀者購買本書遵循本書實例，一定可以輕輕鬆鬆快快樂樂學會Java語法與應用，逐步讓自己往Java頂尖高手之路邁進，這也是撰寫本書的目的。   　　這本Java書將是國內講解Java內容最完整的書籍，全書有32個章節，以約407張彩色圖解說明，677個彩色程式實例，講解了下列知識：   　　□完整解說物件導向程式設計 　　□類別與物件 　　□物件建構與封裝 　　□繼承與多形 　　□Math和Random類別 　　□日期與時間類別 　　□字元與字串類別 　　□Object類別 　　□抽象類別

與介面 　　□Java包裝類別 　　□大型程式設計 　　□正規表達式與文字探勘 　　□程式異常處理 　　□多執行緒，同時簡單說明馬、兔子、烏龜賽跑實例 　　□完整解說匿名陣列、匿名方法與匿名類別 　　□Lambda表達式 　　□Java的工廠方法 　　□檔案輸入與輸出 　　□壓縮與解壓縮檔案設計 　　□解說Java Collection 　　□使用Java Collection處理簡易資料結構的知識 　　□現代Java運算 　　□使用AWT設計視窗程式 　　□事件處理 　　□使用Swing設計視窗程式 　　□繪圖與動畫 　　□網路程式設計 　　□簡易網路聊天室設計 　　□JavaFX最基礎解說

  本書特色   　　相較於第一版這一版新增下列內容： 　　□更完整解說輸入與輸出 　　□溫度轉換與高斯數學 　　□生肖系統程式 　　□火箭升空程式 　　□圓周率 　　□雞兔同籠 　　□國王的麥粒 　　□線性搜尋 　　□計算器 　　□基礎統計 　　□最基礎的JavaFX入門 　　□其他修訂約50處

r更新package進入發燒排行的影片

以類馬可夫模式評估疾病風險

為了解決r更新package的問題，作者林亞萱 這樣論述：

本研究以部分設限資料之類馬可夫模型為基礎，並根據健保資料庫蒐集之數據直接驗證此模型之可行性。根據研究顯示，類馬可夫模型可以在醫學研究中分析患者狀態轉移的過程，且醫學研究中時常存在病程不完整的情況，所以我們認為部分設限資料之類馬可夫模型非常適合被應用在醫學研究中。希望透過現有的健保資料庫數據，將模型與實際數據作結合，活化醫療數據和使用。驗證結果顯示，此估計模型在資料完整情況下是相當好的估計方法; 而在設限情況下透過模型估計出來的轉移機率與實際轉移機率無太大差異，所以此估計模型確實可以用來估計我們所感興趣的轉移機率。並且，雖然資料完整未必在所有疾病都可準確估計，但可以看出整體趨勢往實際數值靠近。

Python資料可視化之美：極專業圖表製作高手書(全彩印刷)

為了解決r更新package的問題，作者張傑 這樣論述：

　　全書從Python程式語言切入，讓不懂Python的讀者也能快速上手。之後介紹處理數值最重要的套件包括NumPy和Pandas，接下來就是Python最重要的繪圖套件，包括matplotlib、Seaborn和plotnine的圖形語法，以及資料視覺化的顏色主題運用原理。在熟悉了工具之後，就進入本書的高潮，製作各式各樣的圖表，包括直條圖系列、橫條圖系列、南丁格爾玫瑰圖、徑向柱圖等圖表。還有資料關聯式圖表，包含二維和三維散點圖、氣泡圖、等高線圖、立體曲面圖、三元相圖、二維和三維瀑布圖、相關係數熱力圖等。最後更直接畫出了「商業週刊」、「華爾街日報」、「經濟學人」等刊物中最專業的圖表，直

接晉升成大師行列。   好評推薦   　　English only documentation is starting to be a major problem for the scientific python ecosystem. This book provides an introduction to the basic usage of Matplotlib, the underlying structure of the architecture, and several of the high-level libraries built on top of mat

plotlib. Hopefully, this book will provide the context needed for Chinese speakers to better approach and understand the canonical English documentation of the projects.   　　Python語言生態圈有一個很主要的問題就是只有英文參考文件。本書介紹了matplotlib套件的基本用法和底層架構，以及建構在Matplotlib套件上幾個高水準的套件(Plotnine、Seaborn和Basemap等)。希望這本書能給中文

讀者提供所需的學習內容，更好地幫助讀者學習與了解這些經典的英文技術文件。   　　Thomas Caswell 　　Lead Developer of matplotlib ( matplotlib套件的首席開發者) 　　Github：github.com/tacaswell   　　When trying to understand or communicate information one usually asks, what is the best visualization(s) I can make? If this question often comes

to you and that you tend not to have an answer, then "Beautiful Visualizations with Python" is meant for you. Python is an excellent language for data analysis and visualization. Secondly, the book helps you build a practical toolbox for most visualizations that you may want to create. It strikes a

delicate balance between a book that introduces and teaches and a gallery that you can always come back to for ideas. It is not one to throw away after reading. As it is titled, you will learn how to turn data in into beautiful visualizations by making the best choices at every step. Most important

for me is that it covers the biggest idea in data visualization in the last 20 years, that is, "The Grammar of Graphics".   　　當盡力去理解與溝通某人常問的資料資訊時，什麼才是我可以實現的資料視覺化?如果你也經常遇到這個問題，而又沒有答案時，這本書就是專門為你準備的。Python是一門用於資料分析與可視化非常優秀的語言，而這本書可以幫你建立你的工具箱，進一步可以實現你想做的大部分的資料視覺化。這本書不僅能給你介紹、教你資料視覺化，而且能幫你尋找資料視覺化的靈感，

兩者兼得。這不是一本你看完就可以束之高閣的書。正如這本書名，你會透過本書一步步的教學模式，學習到如何將資料轉換成優美的圖表。更重要的是，這本書涵蓋了近20年來資料視覺化的核心理念，即「圖形語法」。   　　Hassan Kibirige 　　Author/ Maintainer of plotnine ( plotnine套件的開發者與維護者) 　　Github：github.com/has2k1

數據驅動下之不動產價格分析與預測暨模型視覺化 - 以複數年之高雄不動產實價登錄資料為例

為了解決r更新package的問題，作者黃信博 這樣論述：

不動產的取得往往需付出龐大的價格去取得，不管是平常生活起居的房屋、商業辦公的大樓，或者其他形式的不動產。而近年，外在經濟因素與環境因素，不動產成為投資工具，導致不動產價格呈現高漲不跌的型態。因而衍生了居住正義、都市更新等相關議題，儘管政府實施許多相關政策，但不動產價格還是容易受各種消息面影響，如何取得合理價格的問題仍然存在。過往有許多研究與文獻透過各種學理理論、政策制度層面、亦或是探討其他因素所帶來的影響，來評估不動產價格是否在合理區間。而比較少關注龐大的不動產數據中，眾多變數是否具有值得參考的價值提供給使用者。因此，本研究從臺灣經濟新報數據庫之不動產實價登錄系統，蒐集2019年7月至202

1年6月高雄市地區不動產數據作為研究樣本。基於數據驅動的理念，利用資料探勘技術中的分群方法，將資料檔內的數值型與非數值型的混合資料，以相關與距離兩判別要素，將資料檔內的變數予以集群，以失去微量的訊息量為代價，而達到變數減量之目的。如此，有利於建立後續的不動產價格分析與預測之模型。再針對不同集群建構混合線性迴歸模型進行不動產價格預估與各模型間比較。最後整合至R-Shiny，開發視覺化分析系統，作為結果之呈現。