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Python n 意思的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦MasanoriAkaishi寫的 深度學習的數學地圖：用 Python 實作神經網路的數學模型(附數學快查學習地圖) 和（印度）雅蘭·薩納卡的 Python自然語言處理都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自旗標 和機械工業所出版 。
國立清華大學 社群網路與人智計算國際博士學程 陳宜欣所指導 費南多的 文字的表達: 解析網路世界文句的的隱藏意涵 （2021），提出Python n 意思關鍵因素是什麼，來自於自然語言處理、社交網絡、機器學習、資料。
而第二篇論文國立勤益科技大學 流通管理系 吳世光所指導 林煥庭的 應用手勢識別於操作圖像使用介面 （2021），提出因為有 非接觸式操作、手勢識別、深度學習的重點而找出了 Python n 意思的解答。
深度學習的數學地圖：用 Python 實作神經網路的數學模型(附數學快查學習地圖)
為了解決Python n 意思 的問題，作者MasanoriAkaishi 這樣論述：
『數學 ╳ 深度學習 ╳ Python 三效合一』 深度學習用一句話就可以講完：『用訓練的方式找出一個數學函數，將輸入的資料映射到正確的答案』。重點就在於你如何找出那個對的數學函數！本書將深度學習的數學模型與運算式推導出來之後，還能實際執行 Python 程式幫助瞭解整個運算的過程。 『打開機器學習的黑箱，才發現裏面全都是數學！』 我們常在機器學習 / 深度學習的文章或書中看到線性迴歸、二元分類、多類別分類、和深度學習等名詞，好像要學很多東西！當然，對不懂數學的人確實如此。不過，一旦您理解深度學習底層的數學原理，就會發現原來架構稍微變一下，函數換一下，其實都是系出同門
，一通百通啊。 要具備這種能力，你必須會微積分、向量/矩陣運算、多變數函數偏微分、指數/對數函數、以及機率/統計。這些在學校都要花很長的時間學習，然而本書考量到您並非想成為數學家或統計學家，因此從中摘取對深度學習最重要的部分濃縮在前半部，幫助您用最短的時間快速掌握數學能力。 本書是由施威銘研究室監修，適時加上「編註」補充內容幫助理解。如果您行有餘力，還可以繼續閱讀《機器學習的數學基礎：AI、深度學習打底必讀》一書，裏面有更詳細的數學公式推導。 『真正循序漸進，不會一下跳太快』 本書的一大特色就是每一步只增加一點差異，不會跳得太快。從線性迴歸模型開始，加入 Sigmoid
激活函數 (啟動函數) 就變成二元分類模型，然後將 Sigmoid 換成 Softmax 函數就擴展到多類別分類模型。然後在深度學習，先從一層隱藏層開始推導與實作，並因應需要調整學習率、改用 ReLU 函數等方法改善準確率。並進而擴展到兩層隱藏層，讓模型更加準確。小編真心認為，這樣的編排方式，讓讀者從既有的基礎逐步墊高實力，相當有利於學習，等您跟著本書走過一遍，自然就能心領神會。 本書隨附『數學快查學習地圖』彩色拉頁，將書中用到的各項數學基礎之間的關係整理成表，幫助您用一張圖看懂本書架構，甚至可裁剪下來隨時參考。作者在 Github 提供 Jupyter Notebook 格式的範例程
式，另外您也可以從旗標官網下載 Python 範例程式。 本書特色 1. 用 Python 實作迴歸模型、二元分類、多類別分類、一層隱藏層、二層隱藏層的數學模型。 2. 本書由施威銘研究室監修，適時加上「編註」補充內容幫助理解。 3. 隨書附『數學快查學習地圖』彩色拉頁。內文採用套色，更利於圖表呈現。
文字的表達: 解析網路世界文句的的隱藏意涵
為了解決Python n 意思 的問題，作者費南多 這樣論述：
隨著Web2.0時代來臨及有關技術、應用不斷發展，為人類表達自身想法來全新空間。研究者們透過網路這個傳播媒介，探究人類在不同網路社群互動時的語言使用。人類的表達涵蓋了各種語言現象，且當中具有細微差別。這些文本資訊，為採用特徵學習的電腦系統獲取訊息中的涵義帶來挑戰。儘管有些發言的意思可以從字面上直接理解，但更為有趣的是，是這些文字背後有時候藏有其他意涵。尤其人們在網路上的互動還必須考慮個人與社會層次。在本篇研究中，蒐集了人們在網路社群上一系列的互動，採取不同過去特徵學習使用的方法論，擷取出人們在互動中真正要呈現的意思。再者，本研究還將展示各種資料蒐集法、特徵學習設計及模型建構，這些將有助完整人
機互動的價值，且成功反映出人們在網路世界的行為，例如話語背後的諷刺意味，又或者是發言者的身心健康情況等。
Python自然語言處理
為了解決Python n 意思 的問題，作者（印度）雅蘭·薩納卡 這樣論述：
本書旨在回答三個問題：第一個，什麼是自然語言處理；第二個，為什麼大多數人會使用Python來開發自然語言處理應用程式；後一個也很重要的問題，在學習自然語言處理的時候，有哪些Python相關資源可用。讀完本書，讀者便會對此了然於胸。 譯者序 推薦序 作者介紹 關於審校人員 前言 第1章 引言 1 1.1 自然語言處理 1 1.2 基礎應用 5 1.3 高級應用 6 1.4 NLP和Python相結合的優勢 7 1.5 nltk環境搭建 7 1.6 讀者提示 8 1.7 總結 9 第2章 實踐理解語料庫和資料集 10 2.1 語料庫 10 2.2 語料庫的作用 11 2.3
語料分析 13 2.4 資料屬性的類型 16 2.4.1 分類或定性資料屬性 16 2.4.2 數值或定量資料屬性 17 2.5 不同檔案格式的語料 18 2.6 免費語料庫資源 19 2.7 為NLP應用準備資料集 20 2.7.1 挑選資料 20 2.7.2 預處理資料集 20 2.8 網頁爬取 21 2.9 總結 23 第3章 理解句子的結構 24 3.1 理解NLP的組成 24 3.1.1 自然語言理解 24 3.1.2 自然語言生成 25 3.1.3 NLU和NLG的區別 25 3.1.4 NLP的分支 26 3.2 上下文無關文法 26 3.3 形態分析 28 3.3.1 形態
學 28 3.3.2 詞素 28 3.3.3 詞幹 28 3.3.4 形態分析 28 3.3.5 詞 29 3.3.6 詞素的分類 29 3.3.7 詞幹和詞根的區別 32 3.4 詞法分析 32 3.4.1 詞條 33 3.4.2 詞性標注 33 3.4.3 匯出詞條的過程 33 3.4.4詞幹提取和詞形還原的區別 34 3.4.5 應用 34 3.5 句法分析 34 3.6 語義分析 36 3.6.1 語義分析概念 36 3.6.2 詞級別的語義 37 3.6.3 上下位關係和多義詞 37 3.6.4 語義分析的應用 38 3.7 消歧 38 3.7.1 詞法歧義 38 3.7.2 句法歧
義 39 3.7.3 語義歧義 39 3.7.4 語用歧義 39 3.8 篇章整合 40 3.9 語用分析 40 3.10 總結 40 第4章 預處理 42 4.1 處理原始語料庫文本 42 4.1.1 獲取原始文本 42 4.1.2 小寫化轉換 44 4.1.3 分句 44 4.1.4 原始文本詞幹提取 46 4.1.5 原始文本詞形還原 46 4.1.6 停用詞去除 48 4.2 處理原始語料庫句子 50 4.2.1 詞條化 50 4.2.2 單詞詞形還原 51 4.3 基礎預處理 52 4.4 實踐和個性化預處理 57 4.4.1 由你自己決定 57 4.4.2 預處理流程 57 4.
4.3 預處理的類型 57 4.4.4 理解預處理的案例 57 4.5 總結 62 第5章 特徵工程和NLP演算法 63 5.1 理解特徵工程 64 5.1.1 特徵工程的定義 64 5.1.2 特徵工程的目的 64 5.1.3 一些挑戰 65 5.2 NLP中的基礎特徵 65 5.2.1 句法分析和句法分析器 65 5.2.2 詞性標注和詞性標注器 81 5.2.3 命名實體識別 85 5.2.4 n元語法 88 5.2.5 詞袋 89 5.2.6 語義工具及資源 91 5.3 NLP中的基礎統計特徵 91 5.3.1 數學基礎 92 5.3.2 TF-IDF 96 5.3.3 向量化 9
9 5.3.4 規範化 100 5.3.5 概率模型 101 5.3.6 索引 103 5.3.7 排序 103 5.4 特徵工程的優點 104 5.5 特徵工程面臨的挑戰 104 5.6 總結 104 第6章 高級特徵工程和NLP演算法 106 6.1 詞嵌入 106 6.2 word2vec基礎 106 6.2.1 分佈語義 107 6.2.2 定義word2vec 108 6.2.3無監督分佈語義模型中的必需品 108 6.3 word2vec模型從黑盒到白盒 109 6.4 基於表示的分佈相似度 110 6.5 word2vec模型的組成部分 111 6.5.1 word2vec的輸
入 111 6.5.2 word2vec的輸出 111 6.5.3word2vec模型的構建模組 111 6.6 word2vec模型的邏輯 113 6.6.1 詞彙表構建器 114 6.6.2 上下文環境構建器 114 6.6.3 兩層的神經網路 116 6.6.4 演算法的主要流程 119 6.7word2vec模型背後的演算法和數學理論 120 6.7.1word2vec演算法中的基本數學理論 120 6.7.2詞彙表構建階段用到的技術 121 6.7.3上下文環境構建過程中使用的技術 122 6.8 神經網路演算法 123 6.8.1 基本神經元結構 123 6.8.2 訓練一個簡單的
神經元 124 6.8.3 單個神經元的應用 126 6.8.4 多層神經網路 127 6.8.5 反向傳播演算法 127 6.8.6word2vec背後的數學理論 128 6.9生成最終詞向量和概率預測結果的技術 130 6.10 word2vec相關的一些事情 131 6.11 word2vec的應用 131 6.11.1 實現一些簡單例子 132 6.11.2 word2vec的優勢 133 6.11.3 word2vec的挑戰 133 6.11.4在實際應用中使用word2vec 134 6.11.5 何時使用word2vec 135 6.11.6 開發一些有意思的東西 135 6.1
1.7 練習 138 6.12 word2vec概念的擴展 138 6.12.1 para2vec 139 6.12.2 doc2vec 139 6.12.3 doc2vec的應用 140 6.12.4 GloVe 140 6.12.5 練習 141 6.13 深度學習中向量化的重要性 141 6.14 總結 142 第7章 規則式自然語言處理系統 143 7.1 規則式系統 144 7.2 規則式系統的目的 146 7.2.1 為何需要規則式系統 146 7.2.2 使用規則式系統的應用 147 7.2.3 練習 147 7.2.4開發規則式系統需要的資源 147 7.3 規則式系統的架構
148 7.3.1從專家系統的角度來看規則式系統的通用架構 149 7.3.2NLP應用中的規則式系統的實用架構 150 7.3.3NLP應用中的規則式系統的定制架構 152 7.3.4 練習 155 7.3.5 Apache UIMA架構 155
應用手勢識別於操作圖像使用介面
為了解決Python n 意思 的問題，作者林煥庭 這樣論述：
新冠肺炎疫情的爆發改變了人們的日常生活，在防疫的同時維持日常經濟活動與社交活動，提高了人們對非接觸或零接觸服務的需求。許多公共場合會設置電腦並透過網頁提供服務，但仍然維持使用鍵盤與滑鼠來操作電腦，因此本研究提出使用手勢操控的網頁來提供非接觸式服務。過去的手勢識別應用研究中，許多研究使用深度相機等專業硬體與軟體來達成手勢識別，在應用上對於使用裝置的硬體與軟體有一定要求。本研究以隨機搜尋的方式建立手勢識別深度學習，使用模型推論分類手勢的方式，來代替自訂條件分類手勢的方式進行手勢識別，並以飲品訂購單與購物車網頁為例，將網頁結合手勢識別以及定義手勢在網頁中的操作功能。本研究在使用一般網路攝影機與瀏覽
器的條件下，使用手勢進行非接觸式操作來操作網頁，降低手勢識別應用的硬體與軟體需求，也提供了在後疫情時代，透過網頁提供非接觸式服務以及運用AI提升服務體驗進行電商轉型的應用方式。