廣告刊登 第 一 站的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

實戰機器學習：使用Spark

為了解決廣告刊登 第 一 站的問題，作者Rajdeep DuaManpreet Singh GhotraNick Pentreath 這樣論述：

　　學習熱門的機器學習演算法 　　本書介紹熱門的機器學習演算法及其實作方式。你將會了解如何在Spark ML這套開發框架之內，實作各種機器學習概念。首先，我們會帶你在單一節點與多重節點的運算叢集上，完成Spark的安裝工作；接著，說明如何執行以Scala和Python語言撰寫的Spark ML程式；然後以幾套資料集為範例，深入探索分群、分類與迴歸；最後，利用Spark ML來處理文字資料。 　　打造可以應用於工作中的機器學習程式 　　弄懂概念之後，便可運用來實作演算法，可能是從頭開始，或是將既有的系統轉移到這個新平台，像是從Mahout或Scikit轉移到Spark ML。當你讀完本書之

時，應該能夠善加運用Spark，打造可以應用於工作中的機器學習程式。 　　本書將帶您 　　．實際動手嘗試最新版的Spark ML 　　．以Scala與Python語言撰寫Spark程式 　　．在本機以及Amazon ECS雲端平台上，安裝並設置Spark開發環境 　　．取用公開的機器學習資料集，使用Spark進行資料的載入、處理、清理與轉換等動作 　　．處理巨量的文字資料，包括特徵萃取，並使用文字資料作為輸入餵給機器學習模型 　　．撰寫Spark函式，評估機器學習模型的表現能力   作者簡介 Rajdeep Dua 　　曾服務於Google的大數據工具推廣團隊，如BigQuery；

曾在VMware公司的開發人員技術傳播小組工作，致力於大數據平台Greenplum，也與Spark移植團隊緊密合作，加入功能集合，把Spark移植到VMware的公開雲和私有雲平台。 Manpreet Singh Ghotra 　　目前任職Salesforce，致力於以Apache Spark來開發一套機器學習平台；使用Apache Spark與機器學習技術，打造情緒分析器。曾任職於世界最大線上零售商之一的機器學習部門，使用Apache Mahout研究運送時間的計算，以及R推薦系統。 Nick Pentreath   　　擁有財務金融、機器學習、軟體開發的背景，曾任職於Goldman

Sachs企業，線上廣告刊登目標新創公司的研究科學家、倫敦Cognitive Match有限公司、並且在非洲最大的社群網路Mxit，領導資料科學與分析團隊。 第1章｜與Spark一起奔跑 介紹如何為Spark框架設置本地端的開發環境，以及如何使用Amazon EC2在雲端上建立Spark叢集。將以一支簡單的Spark應用程式作為範例，使用Scala、Java與Python語言實作，介紹Spark的程式設計模型與API。 第2章｜機器學習需要的數學知識 本章提供機器學習領域所需要的數學基礎，了解數學與各項技術，非常重要，方能深入搞懂演算法的裡裡外外，得到最佳結果。 第3章

｜設計機器學習系統 以真實世界的使用案例作為範本，介紹機器學習系統的設計過程，將會以這個頗富教學意味的例子，採用Spark來設計智慧型系統的高階架構。 第4章｜Spark取得資料並進行處理準備 詳細介紹如何取得用於機器學習系統的資料，特別是各種免費的公開資源，將會學習如何對原始資料進行處理並清理，轉換成或可用於機器學習模型的特徵，運用各種工具、程式庫、以及Spark的功能。 第5章｜使用Spark建構推薦引擎 以協同過濾方式來建立一套推薦模型，可用於推薦項目給某客戶，根據給定項目產生出相似物品的清單；衡量推薦模型表現能力的標準指標和評估法，也會在此章介紹。 第6章｜使用Spark建構分類

模型 詳細介紹如何建立二元分類模型，以及如何利用標準的表現能力評估指標、用來評估分類任務。 第7章｜使用Spark建構迴歸模型 示範如何建立迴歸模型，延續自第6章所建立的分類模型。迴歸模型表現能力的評估指標，也會詳細說明。 第8章｜使用Spark建構分群模型 探索如何建立分群模型、以及使用相關的評估方法，你將學會如何分析產生出來的群，並且加以視覺化。 第9章｜Spark與維度縮減 說明如何從資料抽取出底層結構，並且降低維度。本章將介紹一些常見的維度縮減技術，說明如何運用並分析，內容將介紹如何使用處理後得到的資料表現形式，作為輸入餵給別的機器學習模型。 第10章｜Spark與進階文字處理

介紹處理大規模文字資料的作法，包括從文字資料萃取出特徵，以及處理非常大維度的文字特徵。 第11章｜Spark串流程式庫與即時機器學習 介紹Spark串流程式庫如何用於線上與漸進式學習方法。 第12章｜Spark ML的工作流程API 以DataFrames為基礎，在其上提供一致性的API，幫助我們建立與調校機器學習工作流程。 序 　　近年來，被收集、儲存、分析的資料數量，呈現爆炸性成長，特別是與網站和行動裝置相關的活動，以及經由感測器網路取得、來自真實世界的資料；大規模的資料儲存、處理、分析與模型建立，在過去只有Google、Yahoo!、Facebook、Twitter與Sale

sforce這類大型機構使用，然而隨著時間演進，許多組織也開始要面對大數據，面對如何處理巨量資料的挑戰。 　　資料越來越多，成長速度越來越快，關於如何處理大數據的艱困挑戰，Google、Yahoo!、Faceboo之類的企業組織，都提出相對應的開源技術，藉由把資料儲存與運算的功能，分散到電腦叢集之中，降低處理海量資料的難度。 　　其中最被廣為採用的技術是Apache Hadoop，能夠輕易且廉價地儲存大規模資料（經由Hadoop分散式檔案系統，也就是HDFS），並且在這些資料上進行運算（經由Hadoop MapReduce這套框架，在電腦叢集中的諸多節點上，以平行方式進行運算任務）。 　

　然而，MapReduce有幾項致命的缺點，包括啟動任務的花費太高、必須把中間資料與運算結果儲存到磁碟，這兩點導致Hadoop不適合用於迭代形式或低延遲的使用案例。Apache Spark是套分散式運算的框架，特別針對低延遲任務而全新設計，會把中間資料與結果儲存在記憶體裡，因此可避開Hadoop的許多重大缺點。Spark提供了乾淨且易於了解的函數式API，供開發人員撰寫應用程式，而且與Hadoop生態系統完全相容。 　　不僅如此，Spark還為Scala、Java、Python與R語言提供了原生API。Scala與Python的API，分別允許我們充分利用Scala與Python的長處與優勢

，直接用於Spark應用程式之內，包括即時互動探索形式的直譯器。Spark本身現在開始提供分散式機器學習和資料探勘的工具箱（Spark 1.6版的MLlib、2.0版的ML），並且投入大量人力資源進行開發，對於許多常見的機器學習任務來說，已經擁有高品質、可規模擴展、效率高的演算法，本書將會深入介紹。 　　把機器學習技術、套用到巨量資料身上，難度相當高，主因是大部分知名的機器學習演算法，都沒有考量平行架構。就許多情況而言，設計平行演算法絕非簡單的事情，一般來說，機器學習模型在本質上屬於迭代處理形式，因此使得吾人樂於採用Spark。在平行運算領域，雖然存在著眾多競爭的開發框架，在這當中，Spar

k是少數幾個之一能夠結合速度、規模擴展性、在記憶體中進行處理、容錯能力、以及程式設計的容易性，並且提供有彈性、表達能力強的優質API設計。 　　本書將會聚焦在機器學習技術的真實運用案例，雖然可能會在某些篇幅，短暫深入介紹機器學習演算法的理論面向，以及所需要的數學知識，但本書主要還是採用實務可行的教學法，把重心放在範例與實際的程式碼，闡釋如何充分運用Spark與MLlib的功能特色，以及其他知名免費的機器學習與資料分析套件，建構出有用的機器學習系統。

廣告刊登 第 一 站進入發燒排行的影片

探究台灣政治假新聞於臉書平台之擴散查核機制——以趨勢科技防詐達人為例

為了解決廣告刊登 第 一 站的問題，作者戴婉錡 這樣論述：

在2016年美國總統大選之後，假新聞的議題越發受到重視，各國事實查核組織紛紛成立，然而隨著社群平台的增長，越來越多人將其作為接收資訊的主要管道，假新聞也因此擴散更加快速，且經常夾帶假新聞的內容農場也每每都能在被封鎖後換個網域再次上架散播假新聞。本研究以外部性理論為基礎，探討這樣透過臉書快速散播的政治假新聞議題，然而網路假新聞的匿名性造成其外部成本難以咎責，因此透過深入觀察臉書固定社團及其內容農場試圖探究其擴散流程，並嘗試尋找其源頭。另外本研究以趨勢科技防詐達人為主要研究對象，透過訪談其員工與其合作組織且同為事實查核產業的MyGoPen，了解台灣目前事實查核的運作方式。研究結果發現台灣的政治假

新聞是具有固定產業鏈，且很多內容農場都是由相同的管理者經營，而台灣的事實查核組織也正以共管自律的方式互相合作，共同解決假新聞，並且不同的查核單位所相對應負責的假新聞產業鏈反制位置不同，然而目前這樣以闢謠為主的方式已經不足以應付快速傳播的假新聞。因此，本研究認為，趨勢科技防詐達人應該透過提升技術以及與政府、教育和社群平台合作以抓取假新聞源頭，從源頭制止，並且本研究也提供一些趨勢科技防詐達人未來獲利的機會建議。

艾略特·厄威特的紐約

為了解決廣告刊登 第 一 站的問題，作者（美）艾略特·厄威特 這樣論述：

本書從著名紀實攝影師艾略特·厄威特職業生涯中精選122張拍攝於紐約的作品，以跨頁、單頁、留白的形式交錯編輯而成，交織出紐約的方方面面：名人和普通人、白天和黑夜、建築和風景、平靜與喧鬧、整齊與混沌……盡顯這個偉大城市的復雜多樣性。從厄威特幽默的鏡頭語言中可以感受到現代性、工業化、城市生活對人的影響。 艾略特·厄威特（Elliott Erwitt）出生於1928年7月26日，童年在米蘭度過。1938年他隨全家搬回巴黎，次年移民到紐約，1941年搬到洛杉磯。他對攝影的興趣始於生活在好萊塢的少年時代。1948年厄威特搬到紐約，在那里他遇到了愛德華·史泰欽（Edward Steich

en）、羅伯特·卡帕（Robert Capa）和羅伊·斯特賴克（Roy Stryker）。1949年游歷了法國和意大利之后，厄威特回到紐約開始職業攝影師的生涯。1951年他被征召參軍，在法國和德國服役期間繼續攝影創作。厄威特在1953年受羅伯特·卡帕邀請加入馬格南圖片社。 從那時起，作為這家聲名遠播的機構的一員，厄威特曾多次擔任主席。在競爭激烈的雜志攝影領域厄威特成為領軍人物，四十多年間他的新聞攝影、插圖和廣告刊登在世界各地的出版物中。除攝影師的工作外，厄威特在1970年開始創作影片。他出版了多本書籍，在世界各地的博物館和畫廊舉辦過個人展覽，其中包括紐約的現代藝術博物館、史密森學會、芝加哥藝

術學院、巴黎的現代藝術博物館和蘇黎世美術館。厄威特以富有幽默感的紀實攝影聞名。 2002年，他被皇家攝影協會授予百年紀念獎章和榮譽高級會士（HonFRPS），以表彰他對攝影藝術的持續、重大貢獻。2011年，國際攝影中心授予他攝影無限獎的終身成就獎。厄威特生活在紐約，熱愛旅行。他喜愛小孩和狗。 譯者簡介： 王雨辰，米蘭理工大學物理系在讀博士，同時為自由譯者。 我曾在文章裡寫道，儘管我們觀察紐約，有時也按亨利·詹姆斯（Henry James）所說的，我們“做它”——探索和征服它——我們在觀察時看到的遠遠不同於我們在做它時感受到的，這個差異本身就能夠成為藝術的表現物件。

這座城市在照片中悄悄靠近我們，讓我們在看到它的樣子時大吃一驚，即使它看起來只是我們自己，做著我們實際在做的事情。我們看到對紐約的真實描述時就像聽到我們自己的錄音一樣驚詫。   那時我正在寫一篇關於一位被遺忘的攝影師的文章，他悄悄地拍攝平靜街道的靜物照——無人的場景、各種停著的轎車和空地，他蒸餾離析出對紐約的“觀察”的一部分，那是我們沒有用心看的部分。一條紐約街道在無人觀察的時候是什麼樣子，一種本地的禪？這些話語對於最有人情味、最受大眾喜愛的攝影師艾略特·厄威特來說，有著不同的含義：他觀察的對象很多，不過他視生活高於一切。當生活發生在紐約時，它似乎既可以從所處的街景中割離，同時又會讓我們回想起它

。它絕不僅僅屬於這裡，但它一直發生在這裡。   厄威特的創作完全是關於做紐約的。沒有一個城市攝影師像他一樣拍下了這麼多活動，這麼多動作，這麼多謎一樣的情節。我們可以將其與卡蒂埃-布列松（Henri Cartier-Bresson）在巴黎時的作品進行學術性比較（“在右側的幻燈片中你可以看到……”），布列松對城市有同樣的熱愛，和將城市的影像悄悄植入我們的想像中的天賦。不過卡蒂埃-布列松是一位老城的詩人，一位永遠屬於古老文明的詩人，擁有深入骨髓的歐洲氣質，向我們展示了人們轉化為他們的城市和文明的必然性。他的照片中那個手握兩個葡萄酒瓶的男孩正走在成長為法國人的路上；在巴黎皇宮中錯身而過的兩個人在某種意

義上是同一個人，或者說是同一個人走在兩條不同的道路上。卡蒂埃-布列松的巴黎人照片中的智慧來自於人們變成他們的城市的方式——原本可以被無限解讀的孩子們只能被解讀為巴黎人。   當厄威特在紐約時，這個城市就變成生活在此的人。厄威特拍的絕妙的舞蹈課中的孩子們已然是一個個小大人（38頁），還沒有完全準備好就被打扮成成年人，但他們還是試著玩這個遊戲。（你可以看到他們眼中的迷離。）他們不是走在他們的路上，而是已經到了這裡。他的創作對象是對美國式早熟而非法國式積習難改的帶著點祝福的詛咒。這裡的生活自下而上，而非從上向下。當我們看到與博物館的埃及貓頭神像排成一隊的站得筆直的小女孩時（104頁），可以感受到他的

幽默出自於瞬間的隱喻：它們永遠站在那裡，而她只是停留一會兒，擺個姿勢給這次參觀找點樂子。（當一周後她的髮型改變，她的埃及靈魂也將消失。）   他鍾愛的拍攝對象不是決定性的瞬間而是愉悅的瞬間，不是重大的時刻而是機緣巧合的時刻。在屋頂練習芭蕾跳步的女孩（106頁）只是把那裡臨時當成了她的舞蹈室。穿著芭蕾舞短裙在酒吧被拍下來的三個男子（84頁）正在抽煙休息。他們在做什麼並不重要。他們的存在成全了這個被偷偷留下的瞬間。（不管怎麼說，我們已經知道了答案：工作。工作是紐約的信仰，和厄威特的工作者照片中的內在韻律。如果我們問“你去哪兒了？”和“你最近在做什麼？”答案是“工作”，這在紐約之外的地方並不常見。）

  厄威特的主題是快樂的意外——由於機緣巧合落入你視野中的那個瞬間。通過記錄和虛構一座比卡蒂埃-布列松的巴黎更年輕的城市——一座仍受隨意的建築和大規模移民影響的城市——他向人們展示了他們自己創造的小閃光點。這種樂觀思想是紐約的精神遺產的一部分，它也呈現在厄威特拍攝的一張張面孔上。他們有一種他喜愛的剛剛得志的神態。   這可以在厄威特為偉大的爵士詩人保羅·戴斯蒙德（Paul Desmond）拍攝的肖像（43頁）中看到。或者，你可以對比（再翻一張幻燈片！）他拍攝的布魯克林橋旁的亞瑟·米勒（Arthur Miller）（42頁）和卡蒂埃-布列松拍攝的冬日裡巴黎藝術橋一端的讓-保羅·薩特（Jean-

Paul Sartre）。從米勒的肖像中我們可以感受到將作家帶過這座“從布魯克林通向百老匯”的橋樑（就像人們形容嚴肅作家和流行作家時經常用的陳詞濫調）的那份桀驁不馴，橋本身很長，但在照片中被壓縮了。厄威特的米勒完全是被獨立創造出來的，卡蒂埃-布列松的薩特則是共同謀劃的結果：橋很小，在它的一端會面感覺神神秘秘的，更遠處的法蘭西學會的圓頂則象徵法國文化的延續性。一張是關於近在咫尺的成功，另一張則是關於固有的焦慮。   厄威特時常被視為一個世代，或至少一夥人，即所謂的“紐約學派”（儘管它最不像的就是學派）中的一員。紐約學派的所有成員創作了如此出色的作品，讓他們有些像14世紀的佛羅倫斯畫派，你需要花點

工夫才能找到一張壞作品。合適的手法——自然的或看上去自然的黑白快照——如此完美地遇到合適的創作物件——戰後的城市生活——天才的個體得到共同的支持鼓勵。他們的共同標誌是運動。不過，在海倫·萊維特（Helen Levitt）的街頭照片中，這種運動有一絲真實的憂鬱，而厄威特照片中的則是更經典的卓別林式的閒逛者、一個城市行者；她拍攝街頭，他則玩轉街頭，有點像一個在城市中尋覓警句和情感的遊蕩者，並且他找到了。他的照片中的幽默源於機智——關於人和事物的奇異雙關——而隨著時間的推移變得更有人情味。   和詩歌類似，藝術中的幽默通常以失敗告終（比如那些無聊的荷蘭風俗畫！），因為笑話是基於一個故事在時間中的發展

，而一幅畫像詩歌一樣，所描繪的時間很短。笑話是敘述性的，我們在畫面中尋找的卻是啟示。但厄威特的視覺笑話可以帶來由衷的歡樂，這可能是因為，像威爾弗雷德·希德（Wilfred Sheed）所寫的，它們“考慮了世界的另外一種可能性”。厄威特有一種輕鬆的風格，而輕鬆的風格來自於清醒的觀察；當我們看到他拍的沃斯街上小小的托尼餐廳（137頁）時，被整齊劃一的大樓包圍的小店面呈現出的幽默背後，有一種不同尋常的勇氣：美好的事物緊緊地抓住紐約的石頭壁壘。或者，當厄威特拍下略微彎腰的博物館參觀者小心翼翼地走過興高采烈邁著大步的恐龍時（127頁），將我們俘虜的不是一個工於心計的玩笑，而是一種快樂的巧合。   他有卓

別林式的風格，在情緒上卻更接近于巴斯特·基頓（Buster Keaton）。他的幽默自然地形成了一種冷淡憂鬱的詩意。每一幅照片都在定格的瞬間成為一首挽歌，不是源自任何深刻的形而上學思考，而是和任何曾歷歷在目卻已不復存在的事物一樣。厄威特的那些突如其來的傷感瞬間——從一面後視鏡中捕捉到的一位閉著眼的女子；一位站在地鐵最後一節車廂末尾，收穫了一個漫長而憂傷的視角的男孩（23頁）——與他的雙關語似乎只有一道快門的距離，這也是它們之所以偉大的佐證。所有好的笑話最終都變成悲傷的想法。   儘管如此，他呈現給我們的紐約是一個突然之間正在遠去的紐約。厄威特所成熟觀察的六十年，當我們回首看去，像是這座城市的黃

金時代。（在當時看來這是最不恰當的形容；黃金時代總是受到這樣的誤解。然而只有鍍金的時代才會發光；真正的黃金時代會把所有金條鎖在保險箱內，真金一向被用來保障我們周圍的天才的貨幣價值。只有當貨幣突然貶值時我們才知道真金已經不在。）從戰爭勝利的那一刻直到雙塔倒下時，紐約曾是全世界的首都——關鍵在於它從來不是一個國家的首都。作為世界的羅馬，紐約是美國的威尼斯，這個雙重身份帶來了很多好處。力量不是厄威特的創作主題，它最多以一個側面出現。無論這些人在做什麼，他們並不準備按下按鈕或走向戰場。能量與不相關性（irrelevance）是實現藝術成就的一個理想組合，例如古希臘的希臘化時期。紐約在它的時代裡，就像羅

馬帝國的首都亞歷山大，而這種多重交織的感覺於這本書中無處不在。   這篇文章以自引開頭——如果紐約不是一座充滿自言自語強迫症者的城市，這也沒什麼——我將會引用一個尚未完成的作品中的一段話作為結語。多年以來，我在寫一本關於另一個紐約的“童書”，一個想像中的紐約，一個遙遠的奧茲仙境。書中一個受到我知道的最偉大的紐約人約瑟夫·米切爾（Joseph Mitchell）影響的角色，在中央車站的牡蠣吧對一位叫羅絲的小女孩解釋為什麼他永遠無法離開紐約回到南方的老家時說：“你可以通過一個大城市中的小地方的數量瞭解它。城市越大，房間越小，它們也就越多；在一個小鎮裡，所有事都很重要，所有人都知道發生了什麼。小鎮會

讓你遇到的事情都顯得重大。   在小鎮中沒有什麼秘密。為什麼在這裡，在紐約，一個小世界疊在另一個小世界上，一個秘密裹著另一個秘密，羅絲，因為這樣你就知道這是一個大城市。城市越大，房間越小，它們也就越多。在紐約，一個秘密裹著一個秘密又裹著一個秘密！一個世界疊在一個世界上又疊在另一個世界上！每個房間裡都有一個世界。為什麼，不——一個宇宙！一條銀河！任何你喜歡的東西都行，廚房也是這樣。在這裡我們都是牡蠣，被鎖在我們的貝殼中，我們每個人都在撫育自己的珍珠……”   阿爾貝·加繆（Albert Camus）曾經將紐約稱作“三河之城”，本地人只能找到一東一西兩條河，而他找到了第三條河。所有的藝術都源自這第

三條河，在藝術家的腦海中流淌。厄威特的第三條紐約之河是潮濕的，激蕩的，充滿樂趣又讓人奇妙地激動不已。它流入我們共同的愛的海洋。   亞當•戈普尼克(Adam Gopnik)

影音串流平台廣告形式與消費者行為之關聯性研究

為了解決廣告刊登 第 一 站的問題，作者杜氏詩 這樣論述：

本研究目的在於探討串流影音平臺之消費者在使用過程中，對於廣告形式與社群媒體互動的評價為何，並且探討消費者對廣告形式與社群媒體互動之感受，是否影響對該平臺之消費者態度，進而產生購買意願。 本研究以問卷方式進行調查，共蒐集了有效問卷 351 份，主要探討消費者對於串流影音平臺的廣告形式、社群媒體互動、消費者態度、與購買意願等研究變項的認知程度與影響關係，並針對樣本資料進行敘述性統計、信效度分析、差異分析與假設驗證。 本研究主要的實證結果顯示，串流影音平臺之「廣告形式之插播式廣告」，或者是「廣告形式之影片內重疊廣告」，或者是「社群媒體互動」，這三者都對「消費者態度」或者「購買意願」具

有正向顯著之影響。 最後，本研究依據研究結果提出結論與建議： 其一，串流影音平臺能致力於廣告形式的調整，改進品質； 其二，串流影音平臺相關業者應善於利用社群媒體互動，鎖定最目標之客群、了解客群需求、提升與消費者之關係、增進客群間互動及品牌口碑的建立。