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AI 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器

為了解決Python 機器學習 課程的問題，作者ThereseDonovan,RuthMickey 這樣論述：

　　貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。   　　正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏

統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。   　　對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。   本書特色   　　○由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。 　　○貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。 　　○本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性

與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。 　　○額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。

Python 機器學習 課程進入發燒排行的影片

基於國教課綱資訊科技領域建構自動化 Web 線上學習平台

為了解決Python 機器學習 課程的問題，作者盧韋宏 這樣論述：

十二年國教課綱於108年正式上路，而去年正是全部採用新課綱的學期。由於課綱領域眾多且又細分成各式的項目，光是教育部提供的科技領域課綱文本平均字數就超過三萬字，學生和老師難以完全理解課綱所闡述的內容。根據12年國教願景架構圖，可以得知課綱具有三大基本理念，自發、互動以及共好。本論文基於此理念來建構108課綱的Information and Technology領域之線上學習平台，IT108。透過分析課綱，建立完整學習脈絡，以減少課程之間的難度落差，以及運用留言討論與分享筆記、清單的功能讓有相同興趣的同好可以互相切磋學習交流，來打造出可以讓學生學習與老師備課的社群學習環境，更可以一步進行偏鄉扶助

，提供完整的教育資源來達到偏鄉反轉。IT108自動記錄分析使用者學習操作，藉由整合Funk SVD和Random Forest建立推薦系統，建立適性化推薦的Web線上學習平台。

輕鬆學量子程式設計|從量子位元到量子演算法

為了解決Python 機器學習 課程的問題，作者江振瑞 這樣論述：

　　‧由程式設計出發，無須高深數學與量子力學知識，可輕鬆學習量子程式設計 　　‧所有範例程式皆詳細逐行說明，方便理解量子程式設計細節 　　‧提供程式語言精簡介紹及量子程式原始碼下載 　　本書以IBM Qiskit為基礎，引導讀者以Python語言為基礎輕鬆設計量子程式，並直接在IBM Q量子電腦上執行。可以循序漸進學習量子位元、量子疊加、量子糾纏、量子遙傳、量子閘、量子線路以及量子演算法等觀念。 　　本書內容淺顯易懂，適合初學者入門學習及進階讀者參考使用。以量子程式設計為切入點，基於「做中學」的理念，直接展示範例程式，引導讀者透過程式執行結果，不需要高深的數學與量子力學

知識，也能學習量子計算理論與技術。 　　全書以大量範例程式貫穿所有章節，每行程式碼具有詳細解說，附錄中並有Python程式語言基本介紹，方便讀者完全了解量子程式設計概念。每章習題均附完整解答，讓讀者具有良好學習案例。所有量子程式原始碼均於線上提供，方便讀者直接下載執行。

運用機器學習於工作滿意度預測麻醉護理師身心健康之研究-以北部某醫學中心為例

為了解決Python 機器學習 課程的問題，作者俞詠銘 這樣論述：

在衛生福利相關的規範以及科技的日新月異下，麻醉護理師必須在麻醉專科醫生的監督下完成各項任務，同時麻醉護理師他們也得適應新技術的誕生，還要面對團隊之間的溝通以及高風險的工作環境，由此可知麻醉護理師也擔負著手術的成敗，是一項風險跟壓力極高的工作。很多研究也指出麻醉護理師更替的經濟成本影響到醫療保健組織、醫療保健消費者、醫療保健付款人（包括私人協力廠商和政府）以及整個社會，如何留住具備專業訓練的麻醉護理師，並了解護理師們的工作滿意度及他們的身心健康的狀況，擬定因應對策以提高臨床工作效能是十分必要的議題。本研究為一初探式研究，採用採橫斷式(cross-sectional)問卷調查研究法，以臺北某一醫

學中心為例，蒐集麻醉護理師的工作滿意度及身心相關資料，研究問卷包含基本資料、生理問卷、心理問卷、工作滿意度。得到的原始資料樣本數為89筆經蒙特卡羅演算法擴增至219筆。本研究將資料篩選統整後以SPSS進行統計分析，再以機器學習分類迴歸決策樹(CART)、隨機森林及羅吉斯迴歸演算法建構預測模型，並將工作滿意度輸入模型以預測麻醉護理師之身心健康。研究發現若利用89筆的資料以SPSS以邏輯斯迴歸進行工作滿意度預測生理或心理狀況都未見有顯著相關，但若以擴增後的219筆的資料則工作滿意度預測生理健康呈現部分顯著。而在機器學習預測方面，利用Python分別執行分類決策樹 CART，隨機森林及羅吉斯迴歸三種

演算法進行工作滿意度預測生理，心理健康後發現CART效能最佳，隨機森林次之，邏輯斯迴歸則排第三。而邏輯斯迴歸之優點不只能用於判定麻醉理師健康或不健康之狀態，也能預測健康與不健康之發生之準確率。本研究結果發現影響麻醉護理師身心健康的關鍵因素最主要是為「月薪」與「工作時數」。而在生理健康方面顯示麻醉護理師的「腸胃道問題」、「呼吸道系統」與「工作時數」是有相關的，資料顯示當「工作時數」與「腸胃道問題」、「呼吸道系統問題」呈現正相關，即工作時數越長，這兩項生理問題越趨嚴重。在心理健康各項則均無差異，而工作滿意度的「人際互動與合作」、「護理工作的負荷」與月薪相關，表示月薪的高低會間接的影響人際關係與工作

負荷；生理健康、心理健康及工作滿意度三者皆呈正相關，表示生理、心理健康無論是上升還是降低都會影響到工作滿意度。本研究結果可作為麻醉科護理師工作滿意度與身心健康後續相關研究之參考。