R程式語言入門 PTT的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

基礎行為科學統計學

為了解決R程式語言入門 PTT的問題，作者DavidC.Howell 這樣論述：

　　這是一本很有「人」味的統計學書籍，書中大量引用以「人」為對象的實際研究範例，這樣的例子會更有趣、實用。在內容選材上，除了一般統計入門書固有的內容外，作者認為「隨機化檢定」與「後設分析」是統計學未來的發展方向，故特別納入講述，讓讀者能跟上統計學發展的脈動。在統計軟體方面，作者不只介紹普及的 SPSS 外，更大力推廣自由軟體 R 語言的應用。 本書特色 　　1. 以「人」為對象的實際研究範例，可學到更多統計在真實情境的應用。 　　2. 正文穿插的統計學家小傳，有助於認識現代統計學發展的古往今來。 　　3. 加入「隨機化檢定」與「後設分析」的介紹，讓讀者的學習能夠與時俱進

。 　　4. 同時介紹 SPSS 與 R 語言的應用。  

Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決R程式語言入門 PTT的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版   　　【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 　　數量：限量300包 　　咖啡風味：花神+黃金曼特寧 　　研磨刻度：40刻度 　　填充刻度：10g 　　製造/有效日期，18個月   　　★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ 　　★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ 　　★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ 　　 　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 　　1：強調Python語法內涵與精神。 　　2：用精彩程式實例解說

。 　　3：科學與人工智慧知識融入內容。 　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。   　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：   　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行 　　☆解說使用Anaconda Spider環境執行 　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 　　☆Python語法精神、效能發揮極致 　　★遞迴函數徹底解說 　　☆f-strings輸出徹底解說 　　★電影院訂位系統 　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理 　　☆Pandas操作CSV和Exc

el 　　★Sympy模組與符號運算 　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 　　★線性迴歸 　　☆機器學習 – scikit-learn 　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　☆決策樹 　　★隨機森林樹 　　☆其他修訂小細節超過100處   　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，

市面上許多書籍的缺點是：   　　◎Python語法講解不完整 　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　◎Python語法的精神與內涵未做說明 　　◎Python進階語法未做解說 　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　◎模組介紹不足，應用範圍有限   　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。   　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。   　　本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：   　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　★人工智慧基礎知識融入章節內容 　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) 　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 　

　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　☆設計加密與解密程式 　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 　　☆檔案壓縮與解壓縮 　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　☆檔案讀寫與目

錄管理 　　★剪貼簿(clipboard)處理 　　☆正則表達式(Regular Expression) 　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 　　☆GUI設計 - 實作小算盤 　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現) 　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 　　★說明csv和json檔案 　　☆繪製世界地圖 　　★台灣股市資料擷取與圖表製作 　　☆Python解線性代數 　　★Python解聯立方程式 　　☆Python執行數據分析 　　★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas 　　☆網路爬蟲 　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 　　☆機器學習 – 線性迴歸 　　★機器學習 – scikit-learn 　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　★決策樹 　　☆隨機森林樹 　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱

應用機器學習預測線上社群媒體對學生學習成效影響之研究

為了解決R程式語言入門 PTT的問題，作者黃酩宸 這樣論述：

隨著現今網路科技的普及社群媒體已融入大家日常生活當中如:Line、FB、Instagram，近年來新冠肺炎(COVID-19)的肆虐在疫情嚴峻下，新型態的線上社群平台媒體也成為教師作為與學生互動聯繫的重要管道，本研究以臉書社團作為師生教學互動平台讓學生們將學習融入自身生活，學生們能在社團平台有更多的互動，這樣學習方式是否對於學生們的學習成效能否有顯著影響是本研究目標。研究發現共創價值與自我學習準備度對於學習成效具有顯著影響，但在自我學習準備度對共創價值與學生的學習成效則不具調節效果。本研究共分為三項，第一項為透過線上社群媒體的應用對於學生共創價值以及自我學習準備程度影響學習成效；第二項為自我

學習準備程度作為調節效果時是否會調節共創價值之學生的學習成效，最後第三項為透過開放性問卷探討疫情期間以線上社群媒體做為教學輔助應用是否助於學生學習成效的提升。在機器學習的部分本研究以邏輯迴歸與決策樹進行預測，研究發現學生在課程進行中使用臉書社團平台的自我學習準備度是最重要的，本研究發現成績較好的學生從自我學習準備度與尋求訊息到個人互動表現皆良好，也認為線上社群的社團對課程是有益的，同時他們也會去協助其他同學達到互助效果，其結果與第一項研究結果相符，而質性問卷的部分在疫情當下採線上課程並結合線上社群時學生普遍皆認為能有更多時間可利用，也可以將上課內容反覆熟悉並在社群中與他人進行討論達到合作學習之

成效對於自身有極大收穫。