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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 傅夢璇所指導 林廷威的 運用文字探勘技術進行線上旅行社平台評論之分類 （2019），提出excel翻譯函數關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、機器學習、支援向量機、隨機森林、貝式分類器。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 材料科學與工程系 朱瑾、王復民所指導 鄭賀名的 依據材料特性參數來建構出多變量線性迴歸模型以預測鋰離子電池的電化學性能表現 （2017），提出因為有 多變量線性迴歸模型、假設檢定、樣本數計算、約束最佳化、時間序列分析、主成分分析、因素分析、結構方程模型、偏最小平方法、灰色預測、熵值法、組合預測的重點而找出了 excel翻譯函數的解答。
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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excel翻譯函數 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
運用文字探勘技術進行線上旅行社平台評論之分類
為了解決excel翻譯函數 的問題，作者林廷威 這樣論述：
隨著網際網路的發展下，人們可以隨時在任何地點使用網路上網，加上在智慧型手機普及，幾乎每個人都有一支手機，只要透過網路，就可查閱到想要了解的資訊，也因為在web2.0的發展下，人們可以在部落格、社群媒體、平台或是論壇上分享資訊，使得資訊資料量越來越多，例如：旅遊資訊等。現今台灣人非常喜愛去日本遊玩，去年2019年觀光局統計資料顯示國出國去日本人次達四百多萬人，人們會利用線上旅遊網站預定住宿飯店和機票，並留下評論。本研究對象為日本東京都內新宿車站附近的三星級飯店評論，選定booking.com網站上最短距離1km內的飯店，針對旅客評論文字的部分，進行評論分類，找出旅客在因素，流程首先會將飯店評論
資料使用網路爬蟲的方式進行資料提取，接著會利用Jieba的中文斷詞工具將中文斷出並移除標點符號，再利用TF-IDF取得關鍵特徵詞，並依其特徵權重值去自訂分類主題，再請四位研究員進行極性標記，最後是建立三種分類器，訓練、驗證及評估模型，三種分類器分別為SVM、Random Fores、Naive Baye，經實驗結果證實，本研究所建立的模型準確率高達90%以上。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決excel翻譯函數 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【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Excel ★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Unico
de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Ma
pReduce，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 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊
依據材料特性參數來建構出多變量線性迴歸模型以預測鋰離子電池的電化學性能表現
為了解決excel翻譯函數 的問題，作者鄭賀名 這樣論述：
若能在鋰離子電池的活性材料組裝之前能對它的電化學表現作出預測，將能夠減少電池組裝的成本花費與省下充放電實驗所需耗費的時間。所以能夠建立一個基於統計學原理的數學模型來對鋰離子電池中活性材料的電化學性能作準確預測的話，會對電池材料的製作與優化有非常大的幫助。在這份研究中，我們量測了共11種由廠商製備的磷酸鐵鋰LiFePO4/C正極材料粉末的性質，並在其組裝為電池後測試它們的電化學性能。所得到的材料特性參數會透過多變量線性迴歸模型來與電化學表現的評分關聯起來。在第一個研究的部分，我們起先利用X光繞射技術、傅立葉轉換紅外線光譜儀、元素分析儀等量測技術去分別分析這11種磷酸鐵鋰材料的晶體結構、磷酸根離
子PO43-官能基的振動情形、包碳含量等的材料特性參數。接下來我們將這11種LiFePO4粉末製作成電極並將其組裝為鈕扣型電池，然後我們將這些電池做了在不同充放電速率時的電容量測試以及做了速率在2C時的一千個充放電迴圈的循環壽命實驗。迴歸模型中的迴歸係數預估值是利用最小平方法去計算的，經過這樣的計算我們能夠把迴歸模型建構起來。我們期望推廣這一套統計學預測工具在材料科學中的應用以幫助未來的科研工作者最佳化他們的目標研究產物。第二部分我們進一步依據材料特性參數來求算出能預測於循環伏安掃描量測中所分析出的極化電位的迴歸模型，並且運用小樣本數的「成對t值檢定」的方法來驗證在95 %的信心水準下，能接受
預估值與實際值是一致的，接著再使用F分配檢定法來確認兩組數據在統計範圍內能有一樣的資料分散變異程度。第三部分是透過「樣本數計算」的分析來估算出若要透過假設檢定來驗證我們所推導出的迴歸模型的準確性，在滿足設定的信心水準與檢定力的要求條件下所需收集的最少樣本數是多少。第四個主題是以「約束最佳化」的分析方法來解答我們所推導出的迴歸模型能預期的在最佳情況下極化電位的極小值是多少，以及對應於此最好電池性能時的各項材料特性參數數值為何。第五個主題是運用「時間序列分析」的方法來預測正極材料循環壽命的未來趨勢，以幫助電池管理系統準確管控電池的健康狀況，另外還採用了灰色預測來對電容量的衰退建模，並以熵值法求算出
權重係數以進行組合預測，以進一步提高預測的品質。第六項研究是套用「主成分分析」的方法，找出變數的合適線性組合以濾除對數據變異而言不重要的變數，幫助我們減少分析數據時所需考慮的預測變量數目並能最大程度地解釋資料的變異。第七項研究是以「因素分析」的研究方法，協助我們從變數中萃取出可能存在而未被觀察到的潛在因素，讓科研人員彙整出主要影響變異的原因並能對資料數據有更深一層的認識。在第八個主題中，「結構方程模型」的建構能夠直觀與圖像化地將預測變數、潛在變數與響應變數之間的統計學關聯給呈現出來，並讓我們能清晰地評估與比較各項變量在迴歸模型中的相對重要性。第九個主題透過「偏最小平方法」的數學技巧，進一步地解
決了運用普通最小平方法所求得的迴歸模型有無法處理樣本數量少與其迴歸係數不宜直接相比較等問題的缺陷，同時此方法還有和主成分分析一樣的篩選出重要變數的功能，使得分析更加地全面與深入。在本論文的研究中我們施用了共九項的統計學方法來解析材料特性參數與電化學性能的迴歸預測模型、驗證迴歸模型的準確性、預估電化學表現的發展趨勢、找出迴歸模型所預測的最佳解答、剖析影響數據變異的主要成分等等的資料處理問題，因此我們期望本論文中所介紹的數學分析工具與方法能裨益於科研社群以在未來完成更優異的研究成果。