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活在我們的星球(Netflix同名紀錄片)：世界級自然學家見證地球一百年的變遷與展望

為了解決imdb分數最高的問題，作者DavidAttenborough 這樣論述：

【Netflix同名紀錄片】 森林大火、北極融冰、暴雨洪水、氣溫高到跳電連連…… 第六次大滅絕即將來臨？ 人類大反省！ 一位百歲老人，用行動想要挽救年輕人的明天。 這是我們生活的地球，我們的明天只能靠自己守護。 　　★英國國寶級自然科學主持人、歷史學家、地球歷史見證人 　　★榮獲英國女王頒發爵士勳章 　　★IMDb前十名影集中，有四部是他的作品 　　★打破金氏紀錄，4小時IG追蹤人數破百萬 　　★兩次獲選艾美獎最佳旁白 　　★一生跑遍39個國家、拍攝650個物種 　　★全世界有十幾種動植物以他的名字命名 　　「我今年95歲，拍攝自然紀錄片超過60年，一輩子都在見證地球的變化

。 　　目睹了地球從美麗的大地到今日的衰落，看著海洋、荒原、雨林、冰川棲地消失與破壞，如果選擇忽視，我一定會內疚不已。」 　　2020年之後，我們未來會經歷以下情況── 　　2030年，亞馬遜雨林面積少75%無法製造水氣、吸收二氧化碳，北極海首次迎來無冰夏天。 　　2040年，北方的永凍土融化，釋放1400兆噸的二氧化碳，加速氣候變遷。 　　2050年，海洋吸收過多碳導致酸化，生態嚴重破壞、魚類數量降低。 　　2080年，因人類過度使用，地力耗竭、農耕失敗，全球陷入糧食危機。 　　2100年，地球溫度上升4度，大多數地區已不適合居住，國家邊界消失、爆發戰爭。 　　──第六次大滅絕即將來臨。

　　本書是大衛‧愛登堡一生所見聞的經歷，講述了我們如何犯下這個滔天大禍、眼前的困境以及未來的願景。 　　但我們還算幸運，若是現在採取行動，做出改變，還來得及修正一切。 　　活在我們的星球，然後，讓它變得更好， 　　還有時間，還有最後的機會來恢復這個美好世界， 　　書中會教你採取行動，地球需要的是你的意願。 　　※本書採用FSCTM認證紙張印刷 各界聯名推薦 　　Erica ／小島日常工作室 　　李鼎／台客與導演－作家導演 　　林冠廷／YouTuber「台客劇場」 　　柯金源／紀錄片工作者 　　徐君豪／台客與導演－台客 　　雪羊／山岳攝影師 　　黃美秀／屏東科技大學野生動物保育研究所

教授、台灣黑熊保育協會創始理事長&現任理事長、國際自然保育聯盟，IUCN，亞洲黑熊專家群組 共同主席 　　詹喬愉 (三條魚) ／台灣登頂四座八千米山峰的女性、《攀向沒有頂點的山-三條魚的追尋》作者 　　顏聖紘／國立中山大學生物科學系副教授 　　（依筆畫排序）  

imdb分數最高進入發燒排行的影片

基於子序列資訊的高效遞歸神經網路訓練過程

為了解決imdb分數最高的問題，作者黃建勛 這樣論述：

遞歸神經網路 (Recurrent Neural Network) 是一種適合用於分析序列資料的神經網路架構，這種架構的特色在於會依序輸入序列中的每個符號，計算出隱藏狀態並且保留於模型內部，藉此學習到序列前後的相關性。但也因為訓練時需要等待先前資訊的計算，這個過程無法平行處理，因此，如何提升遞歸神經網路的學習速度一直是個重要的研究課題。除了先天上無法平行處理的缺點外，在處理序列資料時，通常每條序列的長度不會完全相同。以自然語言為例，有些句子可能只有三個字，但也有句子可以長達數十個字。一般來說會使用一個特殊字元將資料集內的每一條序列填補成同樣的長度，如此一來會讓長度較短的序列擁有很多沒有用的資

訊，進而造成後續運算的浪費。本研究提出了一個訓練遞歸神經網路的方法，此方法從完整序列中隨機取樣出長度較短的子序列，利用子序列在資料集上做訓練。我們找了圖像、文本及蛋白質序列等三大領域共八個資料集來做實驗，實驗結果顯示我們可以使用較少的訓練時間來達到跟使用完整序列來訓練時一樣好的測試結果。接著在本研究也提出最佳的取樣方式，在訓練時間以及測試分數上能有較好的表現。最後也透過使用不同的遞歸神經網路單元搭配這種訓練方法來證明我們的方法擁有很好的強健性。

Python資料科學與機器學習：從入門到實作必備攻略

為了解決imdb分數最高的問題，作者FrankKane 這樣論述：

一次活用Python和Apache Spark，帶你精通機器學習及資料科學！ 　　★提供資料科學必備的資料分析工具和技術 　　★在Python中訓練出高效能機器學習模型 　　★為你的商品打造出強而有力的推薦系統 　　★靈活運用Apache Spark進行大數據處理工作 　　作者Frank Kane曾在亞馬遜和IMDb等知名企業工作，從事機器學習演算法工作。在踏入資料科學的世界中，本書將提供你探索資料科學的核心領域所需的工具，以及各種動手做練習和信心建議，讓你打造自己的機器學習模型。透過簡單易懂的實作範例及大量的圖文解說，你將學會K-Means集群、貝氏方法、預測模型、推薦系統、Apac

he Spark、實驗設計等核心主題。 　　本書涵蓋了全面且詳盡的資料科學內容，首先帶你快速認識Python語言、基礎統計學和機率概念，接著深入討論資料探勘、機器學習相關等60多個主題。我們將用真實使用者的影評分數資料開發出一套電影推薦系統，並建立一個可實際運作的維基百科資料搜尋引擎。此外，我們還將建立一個垃圾郵件分類器，它可以將電子郵件帳戶中的垃圾郵件和正常郵件進行正確分類。此外，本書還有一個章節專門介紹如何將這個分類器擴展到使用Apache Spark的大數據叢集系統上。 　　讀完本書後，你將能活用各種Python中的資料探勘和資料分析技術，找出資料中的價值，並開發出優質的預測模型，讓

你能預測未來的結果。另外，你還能靈活運用Apache Spark，針對大數據執行大規模機器學習。認識資料科學工作並非難事，從分析資料前的資料準備工作、訓練機器學習模型，到最終的資料分析結果視覺化……你都將一次精通！ 　　在這本書中，你將學到： 　　• 清理和準備資料，讓資料能用於分析 　　• 用Python實作熱門的集群和迴歸方法 　　• 利用決策樹和隨機森林訓練高效率的機器學習模型 　　• 使用Python Matplotlib程式庫對分析結果進行視覺化 　　• 使用Apache Spark的MLlib在大型資料集上進行機器學習 　　適用讀者： 　　• 剛入行的新手資料科學家 　　• 想

用Python對資料進行分析、獲得實用資訊的資料分析師 　　• 有Python程式設計經驗、想進入資料科學領域的程式設計師 　　讀者可以到博碩文化官網輸入書號或書名，下載「練習題參考解答」。

以層級貝氏模型預測新產品銷售模式：以美國電影為例

為了解決imdb分數最高的問題，作者林怡辰 這樣論述：

　　現今市場環境變化迅速，企業使用以往的經營方式已無法因應瞬息萬變的動態市場，需隨時調整公司資源以強化其應變能力。開發新產品前，企業首要注重的是新產品的需求規模（市場潛力）以及其擴散速度是否快速，故需制定良好的銷售預測模式，為每項產品找到最適切的模型，將會有效降低公司的投資風險以及協助行銷策略的擬定。　　科技進步促使人們改變生活習慣，在生活步調匆忙與高強度的工作環境下，能夠令人放鬆的休閒活動變得不可或缺。觀賞電影對於現代人而言是一種快速、也最有效的都市休閒活動。本研究將使用美國電影作為實證分析的對象，透過創新產品銷售預測模式預測出每部電影的銷售量，期望能提供業界預測新產品銷量之參考。研究目的

為提出影響美國電影銷售擴散型態之因素，以此建構出不同的電影銷售預測模型，進而比較不同電影銷售預測模型之預測效度。　　近年來Bass擴散模式不斷地發展，配合各種高效度的統計分析方法，若再加入足以影響銷售的各種重要變數，預測模式將更趨於精準穩定。因此本研究以過去文獻所得之最優良模式為基準，加入層級貝氏模式進行分析，在此兩套模式預測體系下，利用創新產品之屬性（製作預算、美國MPAA電影分級、電影類型、前三大主演是否為票房明星、票房明星分數、專家評分、上映前留言數、有無假日效應）來預測銷售量，比較優劣後，找出最佳之預測模式。由最終研究結論可知新產品銷售量之最佳預測模式為使用層級貝氏所建構的模型。