維基百科資料的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

Python資料科學與機器學習：從入門到實作必備攻略

為了解決維基百科資料的問題，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」。

維基百科資料進入發燒排行的影片

由賦能理論探討政府委外資訊系統之推動困境—以嘉義縣資源回收網站為例

為了解決維基百科資料的問題，作者楊幸樺 這樣論述：

　　本研究以質性研究的個案研究法進行，主要的目的在利用「賦能理論」(Affordance Theory)四個不同構面來分析政府委外導入資訊系統時，針對不同群體間對系統導入與推動困境的研究。並分析不同關係群體間對於導入系統時的所面臨的各種面向與問題，進一步提出研究結論與建議，以供後續研究者在相關研究或推動政策上之參考。　　本研究發現「資源回嘉福利小站」資訊系統所提供的賦能不足，造成使用的意願低落，並從深入訪談及觀察中發現，不同群體對於「資源回嘉福利小站」存在著集體的偏見，而這些偏見則進一步影響到「資源回嘉福利小站」賦能的提供。因此政府委外導入資訊系統時，應做好事前的規劃及需求調查，相關人員的教

育訓練應落實，在系統操作上能提供使用者方便操作的功能。建議不同關係群體間應充份的溝通，未來在推行資訊系統應該會更加順暢。本研究透過賦能理論，分析賦能提供與集體偏見在導入資訊科技的差異，了解推動推境的原因，並提出學理與實務上的貢獻。