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集成式學習：Python 實踐!整合全部技術，打造最強模型

為了解決google免費投票系統的問題，作者GeorgeKyriakides,KonstantinosG.Margaritis 這樣論述：

別再傻傻只選一個模型 　　訓練很多模型，卻不知道應該選哪一個？沒有一個模型達標？每個模型都有其優缺點，無法取捨？ 　　小朋友才做選擇，大人全都要！你該試試集成式學習！ 　　集成式學習是使用 2 種或更多的機器學習演算法，來組合出預測能力更好的模型。DeepMind 已經使用集成式學習來組合多個神經網路，控制 Google 資料中心的運作效能；集成式學習技術也在 Kaggle 平台上，席捲了各個競賽的第一名寶座。因此，集成式學習是建立出更具威力的模型，不可或缺的技術之一。 　　本書會介紹實務上常見的集成式學習演算法，如硬投票、軟投票、堆疊法、自助聚合法、適應提升法、梯度提升法、隨機森

林、極端隨機樹等，並且使用熱門的 scikit-learn、Keras、OpenEnsembles、XGBoost 等 Python 函式庫來實作各種不同的集成式學習技術，建構出一個強大的模型。熟稔本書的內容後，不但可以精通集成式學習，在實際情境中面對問題時，亦能具備充分的專業知識判斷適用的集成式學習方法，並成功實作它們。 　　書中採用「做中學」的方式，讓你不僅可以快速掌握理論基礎，也能了解各種集成式學習技術的實作，再加上運用真實世界中的資料集，你將能夠建立出更佳的機器學習模型，以解決各種問題，包含迴歸、分類、分群。 　　現在翻開本書，讓我們一起進入集成式學習的世界，整合你所會的全部技術，

打造最強大的模型。 本書特色   　　● 繁體中文第 1 本集成式學習專書，告訴你不要再傻傻地只選一個模型 　　● 完整介紹集成式學習中常見的演算法，包含極端隨機樹、堆疊法、自助聚合法、提升法等 　　● 一書掌握實作集成式學習的必備套件，如 Scikit-Learn、OpenEnsembles、XGBoost 等 　　● 用 Python 刻演算法給你看，接著告訴你怎麼用套件。讓你不只會做，還懂為什麼這麼做 　　● 以 5 個實務案例來展示集成式學習的威力 　　● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「小編補充」補充必要知識 　　● 本書 Python 範例程式免費下載  

超維度思考：擺脫盲點，以科學拉高維度，精準透視世界

為了解決google免費投票系統的問題，作者ZiyaTong 這樣論述：

誰在暗中操控你的人生？答案就在這本書！ 達克效應：你懂愈多，愈容易受騙上當 好讀網Goodreads突破96%按讚率！ TEDxYouth科學與環境議題主講人 　　　　　　 　　你一定認為： 　　￭ 為了疫情的控制與安全，監控是必要之惡？ 　　真相是► 當世界愈危險，你愈願意將隱私交給政府 　　￭ 票投哪一黨？只要假裝反串，就能隱藏政治傾向？ 　　真相是► 社群軟體透過免費app，就能推斷你的投票傾向 　　￭ 現在的努力都是為了未來成功的人生？ 　　真相是► 公司利用你對成功的渴望，讓你甘願每天超時工作 　　￭ 指紋辨識、靜脈辨識等生物識別系統比密碼更難破解？ 　　真相是► 警察不

用透過生物識別系統就能解鎖你的手機 　　為什麼人們對現實的認知竟和真相如此不同？是誰、正在用什麼方式操控你的人生？一切謎團的答案就在本書中。 　　★ 政府和企業巨頭希望人們無知？錯！他們希望你愈「懂」愈好 　　作者湯毅虹專攻心理學與社會學，擁有近二十年科學節目製作經驗，是加拿大旗艦科學節目《每日星球》（Daily Planet）的主持人，訪問過無數重量級科學家。她發現自從迎來科技時代，人們能透過網路踏入專業領域後，卻出現「達克效應」（DK effect）的認知偏誤。 　　「達克效應」是指能力愈差反而自信心愈強，人們在剛接觸新知識時，自信心會急速膨脹，陷入盲點。政府與企業正是抓住這點，用網

路散布粗淺的資訊掩蓋真相，讓人們只能用片面訊息感受現實世界，導致你懂得愈多，就愈容易受騙上當。 　　★ 你準備吞下《駭客任務》的紅色藥丸了嗎？ 　　法國歷史學家保羅．韋納曾說：「一個人不知道自己看不見什麼時，甚至不會知道自己的盲目。」人們每天透過社群媒體的「推薦清單」看待世界，但最終眼前的一切已逃不出演算法的掌控，你自願交出隱私還幫它們分享、背書。 　　人們總是會相信大部分的人都相信的東西，所以科學成為《駭客任務》中的紅色藥丸，助你看透真實世界。湯毅虹以豐富的科學資料、流暢的筆調，從生物演化、人類社會與文明演變三大方向，剖析偏誤與盲點從何而來？人類是天生聰穎還是愚蠢？是誰運用了哪些手段扭曲

了你對現實世界的觀感？並提出在美麗的現實牢籠中人們該如何自處，是一本在動盪時代下的必讀之書。 　　★「真實事件」的盲點怎麼產生？為什麼科學檢視如此重要？ 　　【獨立思考的偏誤：刀槍殺人不夠看，網路殺人才誅心】 　　2009年，韓國人氣女團T-ara出道，以《Bo Peep Bo Peep》、《Roly-Poly》等經典曲紅遍亞洲，卻在出道三年時被指控隊內霸凌成員柳花英，網上傳出一系列霸凌影片，比如強行將年糕塞入花英嘴裡、故意用手指戳花英眼睛等。這些證據讓T-ara瞬間成了韓國的全民公敵，韓國人開始示威逼迫T-ara退出演藝圈，一夕間T-ara的代言、戲劇全被取消，成員們長時間不敢出門。 　

　「花英霸凌事件」五年後，經紀人、造型師揭發了花英傲慢又愛偷懶的真相，隊內霸凌子虛烏有，韓國著名媒體Dispatch更找到花英當初的造型師證實說法後，韓國人才發現所謂的霸凌影片全是經過惡意剪輯散播，許多網民當初無視澄清影片，執意寫下惡評公審其他成員，造成她們身心受創，再也回不到過去的榮景。 　　∎ 當每個人看到聽到的都一樣，還有所謂的獨立思考嗎？ 　　【金融市場的偏誤：狗會付利息】 　　2008年全球金融海嘯前幾年，如果你住美國，想貸款買房子超容易。當時美國不少銀行不顧借款人的信用風險，持續把錢借給許多無力還款的人（有人甚至用狗的名字成功申請貸款），並將這些有極高違約風險的房貸包裝成衍伸性

金融商品，出售給投資人。儘管在2007-2008年初，已經有不少房屋因房貸違約遭法拍，但評級機構為了爭取生意，偽造評鑑，仍將這些金融商品評價為AAA級。最終，房貸大量違約，這些金融商品一夕間變成垃圾，曾買入這些金融商品的人蒙受巨大損失，人類迎來21世紀第一個經濟大蕭條。 　　∎ 當人們集體對風險視而不見時，你有能力保持清醒嗎？ 　　【現代知識的偏誤：殺死專業，以google為師】 　　2020年11月，擁有百萬粉絲的知名YouTuber 愛莉莎莎發布了一支有關「肝膽排石法」的影片，遭知名醫師YouTuber 「蒼藍鴿」駁斥毫無醫學根據。但愛莉莎莎強調她在研究時做了不少功課，蒐集了許多相關資

料，並質疑「蒼藍鴿」佐證用的期刊只是「讀者投書」，引發兩派粉絲的衝突。 　　∎ 當你從未受過專業教育，該如何確認訊息真偽？ 名人一致推薦 　　李偉文（荒野保護協會榮譽理事長） 　　林翰佐（《科學月刊》總編輯／銘傳大學生物科技學系副教授） 　　鄭國威（PanSci泛科學創辦人） 　　「閱讀這本書，開始用新的眼光來看我們如何轉變人類與這個非凡星球之間的關係。」──珍・古德博士（Jane Goodall），靈長類動物學家及保育家 　　「在這個全球危機愈演愈烈的時代，本書收錄的奇聞新知成了我們生存的必要條件。」──娜歐蜜・克萊恩（Naomi Klein），暢銷書《不能光說NO》（No Is

Not Enough）作者 　　「閱讀這本書所帶來的震撼，幾乎就像《駭客任務》裡的尼歐吞下紅色藥丸一樣，準備好揭穿真相吧。」──羅雲・霍伯（Rowan Hooper），《新科學人》專題報導長 　　「人類對現實的觀感是扭曲的，湯毅虹戳破了這種集體迷思。從科學史及最新研究中擷取實例，來揭露種種令人不安的真相。」──黃凱特（Kate Wong），《科學人》資深編輯 　　「這本書令我大開眼界。我們很難解釋人類如何感知世界，只因我們無法判斷每個人是否都以同樣的方式感知世界。這正是湯毅虹厲害的地方：她指出，個人建構的現實，其實比我們意識到的現實更為虛假。」──德瑞克・邁德（Derek Mead），《

Vice》全球執行總編

基於動態時間校正技術整合多時序雷達與光學影像資訊於水稻田判釋之研究

為了解決google免費投票系統的問題，作者吳宥澄 這樣論述：

近年來遙感探測技術發展迅速，廣泛應用在農業、林業、水利、崩塌地的監測等領域，技術十分純熟。由於過去雷達影像獲取不易、成本不斐，因此民間的遙測研究多是使用衛星光學影像。自2014年Sentinel-1A雷達衛星升空後，歐洲航空局於網路上免費開放雷達影像資料，徹底改變了現狀，由於雷達影像屬於主動式遙測系統，即使是在天候不佳或夜晚時，仍能不受天像影響，並且其拍攝周期為穩定的12日，因此是良好的多時序相關研究的材料，是以近年來，雷達遙測技術高速發展，如何將雷達影像與衛星影像的優勢互補，以達到強化遙測技術的目的，亦將是未來遙測領域重要的發展趨勢之一。過去遙測領域處理不同尺度影像分類之手段，大多是以影像

融合為主流，然而其也有像是雜訊過多、無法有效審視不同尺度時序特徵資料之間關係的缺點，有鑑於此，本研究擬用Sentinel-1A合成孔徑雷達影像與SPOT6光學衛星影像做特徵運算，以農田坵塊為最小單位進行特徵值資訊萃取，並建置時序特徵資料庫，以資訊融合、資訊整合概念為基礎，使用Python程式語言開發基於DTW動態時間校正技術的時序資料分析技術，產出全新的「多尺度時序特徵相似度指標」以整合多尺度時序特徵資料庫，隨後透過IBM SPSS Modeler建模軟體進行機器學習分類，檢視加入「時序相似度指標」後的資料庫機器學習分類是否能有效提升水稻田資料庫判釋精度，最後，比較多種特徵資訊組合的分類成果，

以檢視何種特徵組合最適合本研究水稻田分類。