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python if等於的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪錦魁寫的 Excel入門到完整學習 邁向最強職場應用 王者歸來 (全彩印刷)第二版 和洪錦魁的 Python面試題目與解答：邁向高薪之路都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
臺北醫學大學 醫學資訊研究所碩士班 劉德明、楊軒佳所指導 陳雅霖的 預測新使用筆型胰島素之第二型糖尿病人的服藥順從度 （2021），提出python if等於關鍵因素是什麼，來自於第二型糖尿病、服藥順從度、電子病歷、機器學習。
而第二篇論文臺北醫學大學 大數據科技及管理研究所碩士班 童俊維所指導 林閏新的 以機器學習技術探討輕度認知功能障礙惡化為阿茲海默症的生物標記 （2020），提出因為有 輕度認知功能障礙、阿茲海默症、機器學習、隨機森林、血液基因表達的重點而找出了 python if等於的解答。
Excel入門到完整學習 邁向最強職場應用 王者歸來 (全彩印刷)第二版
為了解決python if等於 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Excel入門到完整學習 邁向最強職場應用 王者歸來(第二版) ★★★★★【全彩圖解】【752頁內容】★★★★★ ★★★★★【30個主題】【568個實例】★★★★★ ★★★★★【2500張Excel說明畫面】【150個圖表】★★★★★ 這是目前市面上內容最完整的Excel書籍，完整解說資料輸入、格式化儲存格、建立表單、製作專業圖表、建立吸睛報表、Office整合應用、職場相關應用等，完整的Excel知識。2020年1月這本書第一版上市不久就曾經登上博客來暢銷排行榜第一名，這是第二版的書籍，相較於第一版增加與修訂了超過100處，同時增加了下列資料： ☆：
多了約150個實例解說更完整的Excel知識 ☆：更有效率使用Excel ☆：不同語言的翻譯與轉換 ☆：圖片、圖案、圖示與3D模型 ☆：SmartArt圖形的應用 ☆：將圖片嵌入儲存格 ☆：Excel的浮水印 ☆：Excel與Word、PowerPoint軟體協同作業 ☆：Excel與文字檔、CSV檔 ☆：Bar Code條碼設計 ☆：更完整Excel的環境設定 這是一本適用零基礎的Excel書籍，整本書從Excel視窗說起、儲存格輸入資料、一步一步引導讀者建立淺顯易懂、美觀、設計感、專業資料呈現與吸睛的表單與圖表，最後成為令人尊重的專業職場
達人。全書共分30個主題，除了說明各功能用法，更強調解說Excel功能的內涵與精神。 ☆：完整解說人事、財會、業務、管理、分析 ☆：解說註解與附註的用法與原始精神 ☆：為特定儲存格的進行資料驗證 ☆：建立、編輯、美化工作表 ☆：充分發揮公式、函數功能，高效率使用工作表 ☆：建立與編輯專業的圖表，同時解析適用時機 ☆：建立清單統計資料 ☆：建立專業的樞紐分析表 ☆：用Excel執行規劃與求解，執行業績預測分析 ☆：認識分析藍本管理員 ☆：Excel圖表嵌入PowerPoint簡報檔案 ☆：Excel與Word合併列印文件 ☆：處理大型Exce
l工作表，可以使用分頁預覽 ☆：巨集與巨集病毒解說 ☆：Excel VBA基礎 ☆：資料剖析 ☆：保護儲存格區間、工作表、活頁簿
預測新使用筆型胰島素之第二型糖尿病人的服藥順從度
為了解決python if等於 的問題，作者陳雅霖 這樣論述：
研究背景第二型糖尿病的全球盛行率預估於2030年達到7%。不同於其他的慢性疾病，第二型糖尿病的治療選擇涵蓋口服及針劑藥品。而根據過去研究，針劑藥品的藥品順從度平均60%，遠低於研究上定義之高順從度的80%。一位糖尿病病人平均診斷五到十年後可能會開始使用針劑藥品，而在這樣的治療轉換期，特別需要個人化的衛教來提升藥品順從度及治療效果。過去預測服藥順從度的研究多為以口服藥品為預測對象，針劑藥品，如胰島素，尚未嚴謹的探討。研究目標本研究預計建立機器學習模型，針對第二型糖尿病成人及首次使用胰島素患者，進行高或低順從度的二分類預測；預測結果為首次使用胰島素後90天。使用的模型包含邏輯斯迴歸（logist
ic regression，LR）、隨機森林（random forest，RF）及極限梯度提升（extreme gradient boosting，Xg）。本研究包含兩階段實驗：實驗一使用內部測試集的資料分割方式，假設Xg模型會有最佳效果；實驗二使用外部測試集的方式來驗證此研究方法的應用性。最後，我們使用SHapley Additive exPlanations（SHAP）進行模型解釋。研究方法本研究資料來源為臺北醫學大學臨床研究資料庫（TMUCRD），資料區間為2004年1月1日到2020年12月30日。病人收錄條件為有第二型糖尿病診斷、使用基礎型胰島素及年齡介於18到90歲之間。高順從度的
定義為藥物佔有率（medication possession ratio，MPR）等於或大於80%。機器學習模型的預測結果為病人是否為高順從患者，使用過去一年的資料當作模型參數。本研究總共收集66個參數，可分為七大類：人口學、藥品、共同疾病、實驗數值、醫療資源使用情形、首次使用胰島素織品項及合併首次胰島素開立之其他糖尿病藥品。研究結果本研究從TMUCRD收取病人，基過收錄集排除條件，共收集了4134位病人的資料。該研究族群有40.14%的病人為高順從患者。實驗一中，Xg模型（AUROC 0.792）表現優於LR 模型（AUROC 0.754）及 RF 模型（AUROC 0.791）。SHAP方
法進一步解釋模型，發現過去藥品開立數量、門診造訪次數、使用高血壓藥品及相關實驗數值為重要參數。另外，首次開立胰島素之資訊，如自費金額、開藥天數及劑量也對模型預測能力有影響。實驗二中，最好的模型為RF模型，AUROC為0.778。結論本研究建立了可於首次開立胰島素時即預測病人未來９０天的服藥順從度，可望在未來成為臨床決策系統。然而，未來需要更多努力，如模型的外推性及臨床驗證，使研究可以落實於臨床場域。
Python面試題目與解答：邁向高薪之路
為了解決python if等於 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
展開程式設計師的就業廣告，幾乎都是以Python語言為主流，這本書則是收集國內外各大主流公司的熱門考試主題，Leetcode考題以及筆者認為學習Python應該了解的主流觀念，全部以極詳細、超清楚的程式實例解說，期待讀者可以錄取全球著名企業獲得高薪。 Python工程師面試第一個主題當然是測試面試者對於Python語言的瞭解與熟悉程度，內行的面試主管可以經由面試者對於下列Python重點與特色的理解程度，可以很輕易了解面試者Python功力如何？是不是具備真正Python工程師的資格？ ●認識Python特色 ●跳脫Java、C/C++邏輯，從Python觀念設計
程式 ●串列(元組)切片(slicing)、打包(packing)、解包(unpacking) ●認識何謂可迭代物件(iterator object) ●認識生成式(generator) ●認識字典、集合操作 ●類別與模組 ●正則表達式 面試時間通常不會太長，面試的另一個重點是考演算法，一個看似簡單的題目描述往往暗藏豐富的演算法知識，這時就是訓練讀者的邏輯與思考的能力，在這本書筆者也使用了極豐富與廣泛的演算法題目，詳細說明解題過程，至少在面試時讀者碰上類似考題可以輕鬆面對，在極短的面試時間完成解題，本書的演算法考題包含下列內容： ●排序與搜尋
●字串 ●陣列 ●鏈結串列 ●二元樹 ●堆疊與回溯 ●數學問題 ●深度、廣度優先搜尋 ●最短路徑演算法 ●貪婪演算法 ●動態規劃演算法 整本書除了內容豐富，適合Python面試工程師外，也可以增強讀者Python功力。 本書特色 這是國內第一本針對Python工程師考試的圖書。
以機器學習技術探討輕度認知功能障礙惡化為阿茲海默症的生物標記
為了解決python if等於 的問題，作者林閏新 這樣論述：
隨著時代的變遷、醫療技術的進步，人類壽命延長且疾病型態改變，高齡人口快速增加，伴隨年齡增長的失智症近年來逐漸成為各國嚴重公共衛生議題，根據國際阿茲海默症協會 (Alzheimer's Disease International, ADI)於2019年估計，全球有超過5千萬名失智者，其中阿茲海默症是最常見的失智症疾病，約佔失智症病患60%至70%，失智症是一種進行性的慢性疾病，不僅長期對患者本身有身體、心理、社會和經濟層面的影響，而且對他們的照護者、家庭和整個社會而言同樣也是一大難題。阿茲海默症一直是國內外研究探討的熱門話題，臨床上並無可治癒之治療方式，其以藥物減緩為主，但由於缺乏有效率的診斷
方式，無法使病患達到早期診斷早期治療，藥物的治療效果部分無法達到預期，目前臨床上多半採用問卷調查搭配磁振造影 (magnetic resonance imaging, MRI) 大腦影像或是採集腦脊髓液的診斷方式，但是MRI的健保給付條件嚴苛，而採集腦脊髓液的方式則有脊髓穿刺的隱憂，也因此低成本、低侵入性且有效的早期診斷工具就顯得相當重要。本研究目的為透過美國阿茲海默症神經影像倡議 (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, ADNI)所提供基因表現資料庫，開發阿茲海默症預測模型，結合機器學習演算法與特徵篩選演算法篩選重要生物標記，並以此預測一年
、兩年與三年後得到阿茲海默症疾的可能性。該資料將個案分為三種不同類別，分別是健康 (normal aging, NL)、輕度認知功能障礙 (mild cognitive impairment, MCI)、阿茲海默症 (Alzheimer’s disease, AD)的個案採血液樣本進行，基因表現資料採微陣列實驗資料，包含49,386個探針，分別對應到不同的基因之表現量。利用隨機森林、支持向量機器等機器學習方法進行建模，將資料分為訓練、驗證與測試資料集進行嚴謹的模型建構與驗證工作，建立有效阿茲海默症早期診斷預測模型，並使用卡方檢定 (chi-square test)、差異表現基因 (differ
entially expressed genes, DEGs)、包裹法 (wrapper-based method)、交集基因 (intersection genes)等方式進行特徵篩選，以此預測一年、兩年與三年後得到阿茲海默症的可能性，同時加以分析輕度認知功能障礙的族群中，維持輕度認知功能障礙的個案及預測狀態惡化成阿茲海默症的病患在特定基因表現量的差異在經過上述特徵篩選方法及嘗試八種不同的機器學習模型後，本研究的實驗結果找到18個基因機轉組合 (19個基因探針)，搭配隨機森林演算法發現，在輕度認知功能障礙病患族群中，結果為預測兩年內狀態維持輕度認知功能障礙，不會進入阿茲海默症的個案，其能有效
分析預測測試集資料且準確率達到88%，AUC (area under the ROC curve)也能達到71%。此外在預測分數小於或等於0.1分且維持在輕度認知功能障礙症的族群，準確率更能達到100%。為了驗證模型的可用性，將此模型用於預測輕度認知功能障礙一年及三年後狀態改變，AUC分別82%及74%，表示此模型及基因組合在預測輕度認知功能障礙疾病狀態維持上表現不俗。這樣的研究成果也表明，透過低成本的抽血方法採集基因表現量和機器學習模型能對阿茲海默症的前驅狀態-輕度認知功能障礙的患者，在疾病的變化與否上進行預測性評估的可行性價值。