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108課綱閱讀聽力素養培植書！ 以名著閱讀法及聽重點的聽力訓練策略 用英文故事打造聽讀的素養力！ 閱讀英文故事能培養108課綱強調的閱讀理解能力，在讀故事書時，會反覆演練「理解內容、統整前後文推理、反思評價提出概念」的過程。讀懂故事能深化閱讀素養力，也可以培養更寬廣的思辨分析力與想像力，更能鍛鍊學習腦！ 透過本書精心設計的閱讀聽力學習策略，循序漸進地掌握閱讀故事的重點，實戰練習累積閱讀素養。全書精選84篇伊索寓言經典故事，以全英文的課本（Main Book）與聽力訓練書（Training Book）兩大部分，堅實打造直接閱讀、聽懂原文名著的實力。閱讀寓言故事，不僅能品嚐西方文學簡潔機智的語言，又能學到寓言傳達的深意與智慧。 原文為V. S. Vernon Jones的英譯版本，因所使用字彙及用法較難，本書特以全民英檢中級程度的字彙及文法加以改寫，根據寓言故事所使用的字彙與字數，將故事由易至難分兩個學習階段（2 Steps），帶領讀者由淺入深漸進學習。 本書特色 1. 彩繪插圖逗趣吸睛，Fun學寓言故事 嚴選84篇經典伊索寓言，包含〈狐狸與葡萄〉、〈放羊的孩子〉、〈烏鴉與水瓶〉、〈龜兔賽跑〉、〈獅子與老鼠〉等耳熟能詳的故事，由動物之間擬人化的有趣互動，發現人性時而暗黑卻不失溫暖互助的一面，從而萃取生命的智慧。全文搭配彩繪幽默的精彩插圖，讓學習更有樂趣，從此不枯燥！ 2. 全英文讀本，不查字典也能讀懂 • 精選文中不易理解的英文單字搭配彩圖，圖像學習更有記。 • 關鍵字彙與片語英英解釋，搭配上下文，情境中熟悉字彙與片語效果最佳。 •行間穿插英文注釋，培養以英文理解英文的閱讀能力，輕鬆讀懂原文書，閱讀能力 大倍增。 3. 聽力訓練書，關鍵字彙複習，英語聽力 Up! Up! • 以配合題複習字彙，再以聽力填空題引導學生聽關鍵字或片語，聽解原文，同時強 化記憶單字發音，提升整體聽力能力。 • 字彙複習，加深單字記憶度、再次溫習使用情境。 • 引導聽重點字彙，有效聽力策略教你擺脫「字字都要聽懂」的迷思，聽懂原文名著 非難事。 4. 多元測驗即時檢驗學習成果 引導式問題（Stop & Think） 訓練你抓出文章細節（details）、推論文章涵義（make inference），以及培養獨立思考的能力。 英語檢定常見題型（Check Up）選擇題、字彙選填、是非題及

新書上市即攻佔日本亞馬遜統計類書籍第一名很多資料科學、機器學習的書，內容充滿各種建模的技術展示、完美的案例分析，卻忘記了更重要的「資料」。唯有掌握好手中的資料，才是機器學習成功建模的第一步。無法了解資料，深度學習也救不了你；相反的，正確蒐集資料，輕鬆建模沒煩惱。如何了解資料？當然要從統計觀念開始。學習統計一定都要看抽象複雜的數學嗎？並不是！本書所使用的範例，會告訴大家「為什麼統計學要如此定義」、「為什麼技巧要那樣使用」。當讀者了解統計背後的觀念時，才不會迷失在複雜的數學。此外，有別於一般市售書籍總是用漂亮案例展示程式運行結果，此書用相當多的範例都是「專家也會犯的錯誤」，相信讀者同時學習成功以及失敗的案例後，可以更全面地了解資料科學的分析流程觀念。本書會介紹資料分析中的許多技術的基本觀念，如變異數分析、偏相關係數、自相關函數、Bonferroni校正、Holm校正、隨機對照試驗、斷點迴歸分析、傾向評分匹配、T檢定、F檢定、分層多階段抽樣法等，介紹的過程中會直擊分析技術的思維，而非僅展示漂亮的數學。本書亦會說明身為資料科學家該有的素養，來避免確認偏誤、倖存者偏誤、選擇偏誤、發表偏誤、自願者偏誤、可得性偏誤、樂觀偏誤、常態偏誤、後此謬論、賭徒謬誤、辛普森謬論、p-hacking、HARKing、單方論證、霍桑效應、畢馬龍效應等資料分析中可能踩到的陷阱。如果讀者曾經有以下問題，那這本書將是你的最佳解方。● 我想知道怎麼蒐集高品質資料來加速機器學習建模● 我想知道什麼樣的資料適合什麼分析技術● 我想知道分析過程中是否參雜不自覺的偏見● 我想知道分析完的結果代表什麼意思● 我想知道為什麼資料分析可以解決問題此外，中文版還提供免費Python程式下載，讓讀者可以實際演練書中的範例，加深對知識的理解。本書貫通從資料蒐集、資料分析、資料解讀每一個環節的觀念，讓你走上資料科學家的康莊大道！ 本書特色: ● 好評推薦（依姓名筆劃順序排列）國立政治大學統計學系副教授、台灣人工智慧學校講師 吳漢銘 推薦 國立政治大學統計學系助理教授 周珮婷 推薦「資料科學家的工作日常」版主 張維元 推薦國立臺灣大學名譽教授 謝南瑞 推薦● 概念性介紹資料分析的流程，探討過程中所需要的技術，解說分析結果的意義● 拒絕只展示漂亮數學，改變傳統一直寫程式的教學，帶你直擊資料分析流程的根本觀念● 分享

國內外最具代表性案例兩大雲端應用、15項分類實例、9大專題實戰自然語言、文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練！從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱

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