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零基礎入門的機器學習圖鑑：2大類機器學習╳ 17種演算法 ╳ Python基礎教學，讓你輕鬆學以致用

為了解決windows安裝的問題，作者秋庭伸也,杉山阿聖,寺田學 這樣論述：

★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★ 與其害怕被AI取代， 不如學會機器學習，讓AI為你所用！ 　　★日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1 　　．針對各類機器學習全圖像化，深入淺出的機器學習入門書 　　．詳解各種機器學習演算法的概念和用途，學會如何選對演算法 　　．所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼，讓你現學現用 　　【什麼是機器學習？】 　　人工智慧（AI）、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分， 　　但多數人對這些專有名詞一知半解，甚至有些誤解， 　　實現 AI 的方法包羅萬象，但機器學習是實現AI最普及的方法， 　　有些人誤以為深度學習就是AI，但事實上深度學

習也是種機器學習。 　　機器學習顧名思義，就是電腦會透過演算法，根據問題或環境自動學習， 　　並運用學習結果來解決問題。 　　【機器學習的應用觸及各領域】 　　機器學習可以應用在各種領域，包括： 　　自動駕駛、文書處理、資料分析、自動翻譯、醫療診斷、預測天氣⋯⋯ 　　近年來，因為電腦價格降低，讓機器學習普及，不再是高深的技術， 　　讓非理科出身的文科人也能容易學習，運用在工作上。 　　由於機器學習有許多種類，因此懂得如何選擇最適合的演算法， 　　才能讓精準解決問題，事半功倍。 　　【2大類 ╳ 17種演算法，弄懂機器學習的邏輯與概念】 　　◎ 9種監督式學習：將問題的答案輸入電腦，讓電

腦自己學習，像是過濾垃圾郵件 　　．問題分類（分類）：羅吉斯迴歸、單純貝氏分類器 　　．找出特徵關聯性（迴歸）：線性迴歸、正則化 　　．分類且找出關聯性：支持向量機、Kernel法、隨機森林、類神經網路、kNN 　　◎ 8種無監督式學習：提供電腦問題與特徵，讓電腦自行分類，例如找出有車的照片 　　．選擇特徵與數量（降維）： PCA、LSA、NMF、LDA、LLE、t-SNE 　　．特徵分類（分群）：k-means分群法、高斯混合分布 　　【Python是時下最熱門的程式語言】 　　在學習機器學習的演算法時， 　　Python是最容易上手，適用於各作業系統，也完全免費的程式語言軟體， 　　與

機器學習及統計相關的函式庫也非常豐富。 　　本書所有範例程式碼都是使用Python語法編寫， 　　因此書中還附有Python基礎教學。 　　本書用一張圖帶你掌握機器學習的整體輪廓，學會機器學習的基礎知識和概念， 　　了解在學習機器學習的演算法時最重要的處理過程， 　　幫你學會如何精準選對演算法，只要掌握每一種演算法的性質， 　　相信就能學會實際操作機器學習，解決生活和工作上的問題，讓AI為你所用！ 　　【本書適合哪些人閱讀？】 　　．對機器學習感興趣，已經開始學習的人 　　．已懂得一些機器學習演算法，想學習更多的人 　　．不熟悉方程式，看不懂機器學習專書的人 　　．想學會如何因應問題來選擇

機器學習演算法的人 　　．有程式設計經驗，有能力執行範例程式碼的人 專業推薦 　　李忠謀｜國立台灣師範大學資訊工程系教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席 　　資工心理人｜竹謙科技研發工程師 　　鄭國威｜泛科知識公司知識長 　　蘇書平｜為你而讀／人資商學院創辦人   　　「這本書可作為對機器學習完全不懂的新手，踏入這個領域的敲門磚，本書先是說明機器學習的基礎知識，接著介紹17種機器學習的基礎演算法，每個章節皆有實際的程式碼範例，並且用圖片來視覺化這些演算法是如何去處理分類資料，建議讀者可以邊學邊做，嘗試著書中的程式碼來解決問題，相信會有滿滿的收穫，讓您在讀完本書之後，也能夠掌握機器學習的基礎知識

，不管是要面對實作的問題，或者是學習更進階的方法，都能夠無往不利。」──資工心理人，竹謙科技研發工程師 　　「商業分析師在台灣的求職市場上已經慢慢變成最熱門的職缺之一，如果你懂得機器學習的基礎技術，更可以幫助你從大量原始的數據挖掘有意義的情報，解決各種複雜性的商業問題。這是我一本我看過最淺顯易懂的好書，非常推薦給你。」──蘇書平，為你而讀／人資商學院創辦人

windows安裝進入發燒排行的影片

工業自動化生產之碰撞偵測技術研發

為了解決windows安裝的問題，作者林家璿 這樣論述：

自古以來，工業技術的進步一直是人類追求的目標，也是改善人類生活品質的關鍵之一。1760年工業革命開始，在這段時間裡，人類生產逐漸轉向新的製造過程，出現了以機器取代人力、獸力的趨勢，以大規模的工廠生產取代個體工場手工生產的一場生產與科技革命。由於機器的發明及運用成為了這個時代的標誌，因此歷史學家稱這個時代為機器時代（the Age of Machines）[1]。隨著科技的日新月異，現今人們追求工業技術進步的渴望並沒有改變。工廠內的生產線逐漸自動化，朝著機械完全取代人力的目標前進。因此，機械手臂在產線中的運動規劃以及安全指數尤為重要，本論文即針對機械手臂的碰撞偵測技術進行了改善，並且實作出模擬

的產線。過去的碰撞偵測軟體或演算法多半利用Graphics Processing Unit(GPU)進行計算，物體的模擬是使用多邊形網格（Polygon mesh）進行繪製[2]，此方法將需要很高的成本，並不符合工業需求。本論文改善此一缺點，利用Oct-Tree Algorithms分解物體造型[3]，再使用Bounding Box技術將其形成包覆盒[4]，藉此簡化計算量，在可接受的誤差範圍內，大幅降低計算時間。最後我們也在Rhino這個軟體上實作演算法，建構了一套工業上非常便利的產線模擬系統。

工業4.0的物聯網智慧工廠應用與實作：使用Arduino.Node-RED.MySQL.Node.js

為了解決windows安裝的問題，作者王進德 這樣論述：

將物聯網應用於智慧工廠，掌握傳統產業的轉型先機 使用Arduino × Node-RED互動串聯，建立工業4.0的物聯網世界   　　物聯網與工業4.0是近幾年很重要的研究課題。工業4.0的主要載體是智慧工廠，物聯網在智慧工廠的應用，給傳統產業帶來全新的變革，有望產生巨大的商業價值，引領我們進入第四次工業革命。   　　本書適用於大專院校「微處理機」、「物聯網應用」、「工業4.0概論」等課程，可提供老師教學、學生研習之用。若你是專案設計者、工廠工程師，也很適合閱讀本書。本書的內容安排由淺入深，說明了物聯網在智慧工廠應用的幾個重要主題，如RS485、Modbus協定、OPC UA協定、MQT

T協定及REST API設計理念。書中安排了36個實作單元，以市面上常見的Arduino開發板作為實習設備，並以Node-RED作為後端平台，讓讀者可以經由實作過程，而進入物聯網與工業4.0的世界。   　　閱讀本書後，你將學到下列精彩內容： 　　♘ 了解工業4.0的核心精神。 　　♘ 了解智慧工廠的重要特色。 　　♘ IIoT現場總線與資訊網路介紹。 　　♘ Arduino基本操作。 　　♘ RS485/Modbus重要觀念與實作。 　　♘ Arduino Modbus TCP實作。 　　♘ 熟悉Node-RED/儀表板操作。 　　♘ 了解OPC UA重要觀念。 　　♘ MQTT與WebSo

cket的介紹與使用。 　　♘ Arduino MQTT實作與應用。 　　♘ 了解REST API設計理念。 　　♘ Node-RED上進行MySQL資料庫的存取。 　　♘ MQTT over WebSocket的實作與應用。   本書特色   　　♖ 透過本書充分理解頗受矚目的「工業4.0」、「物聯網」、「智慧工廠」的精髓。 　　♖ 內容編排由淺入深，著重實作過程，共有36個實作單元。  　　♖ 引導你進入物聯網與工業4.0的世界，掌握轉型關鍵。

使用OpenCV4Android開發車道偏移偵測系統

為了解決windows安裝的問題，作者王煜紘 這樣論述：

隨著智慧型手機的快速發展，帶來幾乎可取代部分電腦功能的便利性，造就手機開放性發展的同時能提供良好的契機，所以智慧型手機的軟體應用程式開發已經引起許多研究人員與開發者的重視。本研究以車道偏移偵測系統為主軸，利用Android系統為平台，開發一套行車駕駛輔助系統，讓駕駛者即時了解自己的駕駛狀態，降低駕駛者發生危險與傷害的可能性。本系統是利用OpenCV4Android SDK為開發工具，藉由其所提供的邊緣偵測演算法，建置針對彎道與直線車道辨識App，進而計算出道路中間導引線，並在高速公路進行實地測試。本研究詳實紀錄目前實驗成果與討論未來改善目標，以期達到有效輔助駕駛者之行車安全。