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最完整跨平台網頁設計：HTML + CSS + JavaScript + jQuery + Bootstrap + Google Maps王者歸來(第二版)(全彩印刷)

為了解決R語言 repeat的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

★★★★★2021年8月Mybest網站推薦網頁設計類第1名★★★★★ ☆☆☆☆☆【6大主題】、【821個網頁實例】☆☆☆☆☆ 　　這是目前市面上內容最完整的跨平台、響應式網頁設計圖書，讀者研讀本書可以學會【HTML】、【CSS】、【JavaScrpt】、【jQuery】、【Bootstrap】、【Google Maps】等相關主題，從入門到進階、從元件到完整網頁設計。 　　這也是一本從零開始帶領讀者完整學習網頁設計的書籍，共有34個章節。完整講解【基礎網頁內容】、【網頁版型設計】、【動態網頁設計】、【跨平台網頁實作】。每個觀念皆有實例輔助解說，可以增進讀者學習效率。 　　研讀本

書讀者可以學會下列的應用。 　　☆ 認識與使用網路【免費資源】 　　☆ 增加【網頁配色】知識 　　☆ 解說與實作【完整的網頁設計】 　　☆ 設計完整【響應式網頁】實例 　　☆ 設計含【下拉式清單】的【響應式網頁】 　　☆ 設計含【動態特效】、【輪播】、【警報】與【卡片】的【響應式網頁】 　　☆ 設計含【旋轉特效】、【Google地圖】的【響應式網頁】 　　有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在建立【部落格】、【企業】、【行銷】、【新聞】、【購物網】等相關網站的應用。

R語言 repeat進入發燒排行的影片

TED Talks技術主題演講語料庫分析研究

為了解決R語言 repeat的問題，作者林志鴻 這樣論述：

本研究分析2021年TED Talks技術主題觀賞次數前100名視頻的語料庫。本論文研究主題包含(1)理解TED Talks技術主題觀賞次數前100名的視頻需要多少BNC/COCA字族才能達到 95% 和 98% 的字彙涵蓋率，（2）ASWL字族在TED Talks技術主題觀賞次數前100名視頻的字彙涵蓋率，（3）探索TED Talks技術主題觀賞次數前100名視頻中的高頻詞和這些單字的詞類（名詞、動詞、形容詞和副詞）分佈，(4)分析高頻單字與其詞類是否有顯著關聯。本研究使用AntConc及AntWordProfile語料分析軟體與R語言和R Studio統計分析軟體進行資料分析。研究結果顯

示：（1）學習者分別需要具備3,000和6,000字的BNC/COCA字族才能有條理和輕鬆地理解TED Talks視頻；(2)ASWL字族涵蓋了TED Talks技術主題觀賞次數前100名視頻91.95%的字彙涵蓋率；(3)在TED Talks技術主題觀賞次數前100名視頻語料庫的高頻單字中，虛字佔43.2%，實字佔56.8%，共有1399個的實字在TED語料庫重複出現了12次以上；(4)TED語料庫的高頻單字與其詞類之間存在顯著相關性。在統計上，非高頻名詞單字使用比率顯著比預期多，而非高頻動詞和副詞單字使用比率顯著比預期少。此研究不僅顯現了有效理解TED Talks視頻的重要性，且TED T

alks語料庫分析也為EFL學習者提供了選擇英語學習材料的重要參考。

R語言邁向Big Data之路：王者歸來(第二版)

為了解決R語言 repeat的問題，作者洪錦魁,蔡桂宏 這樣論述：

王者回來了！ R語言與Big Data的最強結合 　　重磅新增 　　2015年這本書的第一版上市，隨即獲得許多好評，也獲得許多大專院校選為上課教材，這本書是第2版，相較第一版基本上增訂下列資訊： 　　將R的軟體改為最新版測試，可以參考附錄A。 　　附贈全書實例檔案。 　　讀者附贈是非、選擇、複選題的題目與解答，這些題目是美國Silicon Stone Education的國際證照考古題，另外加贈偶數實作題解答。 　　教學資源說明 　　本書所有習題實作題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。 　　另外，本書也有教學簡報檔案供教師教學使

用。 　　讀者資源說明 　　請至本公司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例，此外，讀者也可從所下載的資源獲得實作題偶數題的解答。 本書特色 　　1：完全零基礎可以輕鬆學習。 　　2：學習最新版R語言。 　　3：從無到有一步一步教導讀者R語言的使用。 　　4：學習本書不需要有統計基礎，但在無形中本書已灌溉了統計知識給你。 　　5：精彩的圖表製作，讀者可以學會資料視覺化使用R。 　　6：完整講解所有R語言語法與使用技巧。 　　7：豐富的程式實例與解說，讓你事半功倍。 　　8：全書涵蓋是非、選擇、複選習題解答。 　　9：讀者贈送全部偶數題實作題解答。

運用健保資料庫探討自殺死亡之研究

為了解決R語言 repeat的問題，作者劉俐麟 這樣論述：

目錄 i圖目錄 iii表目錄 iv第一章、緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 21.3 研究目的 4第二章、文獻探討 52.1自殺 52.1.1 自殺定義 52.1.2 臺灣自殺死亡趨勢 52.2自殺相關因子探討 112.3自殺預測相關研究 19第三章、研究方法 243.1 研究流程與架構 243.2 資料來源 253.3個案選取 283.4 定義研究變數 293.5 預測模型介紹 383.5.1 邏輯斯迴歸(Logistic Regression，LR) 393.5.2 隨機森林(Random Forest，RF) 393.5.3 支援向

量機(Support Vector Machine，SVM) 403.5.4 極限梯度提升(Extreme Gradient Boosting，XGBoost) 403.5.5 前饋神經網路(Feedforward Neural Network，FNN) 413.5.6 決策樹(Decision Tree，DT) 413.6 資料驗證 423.7 預測模型評估指標 423.8 小結 43第四章、實驗結果與分析 454.1 描述性統計 454.2 多變量分析 564.3 機器學習 90第五章、研究結論與建議 925.1 討論 925.2 研究限制 945.3 未來研究

方向與建議 955.4 研究結論 95參考文獻 97附錄 105附錄一：精神藥物ATC code 105附錄二：身體合併症及精神疾病合併症之ICD-9跟ICD10代碼 110