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Python PPT的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包
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另外網站Python Lists也說明：List constants are surrounded by square brakets and the elements in the list are separated by commas. A list element can be any Python object - even another ...
這兩本書分別來自清華大學出版社 和深智數位所出版 。
國立嘉義大學 生物機電工程學系 艾群、陳明聰所指導 鄭明玲的 利用腦波訊號探討情緒變化之研究 （2021），提出Python PPT關鍵因素是什麼，來自於情緒、腦波、情緒察覺、基礎情緒、C#、Python。
而第二篇論文國立雲林科技大學 資訊工程系 郭文中所指導 吳峻豪的 應用機器學習於軟體定義網路之異常控制器的檢測機制 （2021），提出因為有 軟體定義網路、機器學習、控制平面安全、流量分析的重點而找出了 Python PPT的解答。
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Python機器學習實踐
為了解決Python PPT 的問題，作者 這樣論述：
本書介紹機器學習經典算法的原理、實現及應用，並通過綜合案例講解如何將實際問題轉換為機器學習能處理的問題進行求解。本書配套源碼、PPT課件、習題答案、開發環境與QQ群答疑。 本書共分14章。內容包括k近鄰算法、樸素貝葉斯、聚類、EM算法、支持向量機、決策樹、線性回歸、邏輯回歸、BP神經網絡經典算法，以及垃圾郵件分類、手寫數字識別、零售商品銷售量分析與預測、個性化推薦等綜合案例。本書算法首先給出了數學原理及公式推導過程，然後給出算法實現，最後所有算法及案例均以Python實現，方便讀者在動手編程中理解機器學習的經典算法。 本書適合Python機器學習初學者、機器學習
開發人員和研究人員使用，也可作為高等院校計算機、軟件工程、大數據、人工智能等相關專業的本科生、研究生學習人工智能、機器學習的教材。
利用腦波訊號探討情緒變化之研究
為了解決Python PPT 的問題，作者鄭明玲 這樣論述：
過去認為「情緒」為主觀感想和行為產生的心理和生理狀態，包含有愉悅、生氣、哀傷、驚嚇、恐懼等。但情緒有時很難從表情或肢體表現觀察出有細微變化，本研究以腦波訊號和情緒的關聯，嘗試以觀賞影片方式作為素材，量測實驗者腦波訊號，用訊號處理方式來具象化和數值化，分別選用愉悅(cheerful)、恐懼(fear)和感動(moving)三種情緒類型影片素材試驗。受測者配戴 Emotiv EPOC 14通道腦波儀，經藍芽連線接收腦波訊號，以「EmotivPro」紀錄腦波訊號，作為觀察受測者情緒分析之依據。數據整理分為三部分，一以SQL Server資料庫將腦波訊號歸類，以C#撰寫資料庫分析介面，觀察腦波點位與
情緒的相關。另一以Python撰寫分析腦波儀14通道頻譜數據，再利用工程統計盒鬚法推算腦波訊號點位對情緒強度，最後再以MATLAB中的EEGLAB進行腦波訊號處理。實驗結果發現腦波量測位置右顳葉(T8)、右額葉(F8)和右頂葉(P8)與愉悅情緒最有相關，而右顳葉(T8)、右額葉(F8)、右頂葉(P8)和左顳葉(T7)與恐懼情緒有關聯性，而右顳葉(T8)、右額葉(F8)、右頂葉(P8)和右後額葉(FC6)則與感動情緒最有相關。從三方面調查與驗證方式都有符合點位的趨勢，這些實驗方法與設計驗證可以對後續在醫療上腦波情緒偵測更有實質幫助與評估。
Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)
為了解決Python PPT 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 第二版和第一版做比較，增加下列內容： ★：全書增加約50個程式實例 ★：網路趨勢，了解輿情 ★：網路關鍵字查詢 ★：YouBike資訊 ★：國際金融資料查詢 ★：博客來圖書排行榜 ★：中央氣象局
★：租屋網站 ★：生活應用 下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： ★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 ★：認識約定成俗的協議robots.txt ★：從零開始解析HTML網頁 ★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 ★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 ★：說明lxml模組 ★：XPath方法解說 ★：css定位網頁元素 ★：Cookie觀念 ★：自動填寫表單 ★：使用IP代理服務與實作 ★：偵測IP ★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML ★：認識適用大
型爬蟲框架的Scrapy模組 在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： ☆：國際與國內股市資訊 ☆：基金資訊 ☆：股市數據 ☆：人力銀行 ☆：維基網站 ☆：主流媒體網站 ☆：政府開放數據網站 ☆：YouBike服務網站 ☆：PTT網站 ☆：電影網站 ☆：星座網站 ☆：小說網站 ☆：博客來網站 ☆：中央氣象局 ☆：露天拍賣網站 ☆：httpbin網站 ☆：python.org網站 ☆：github.com網站 ☆：ipstack.com網站API實作 ☆：Google API實作 ☆：Facebook
API實作 探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： ★：CSV檔案格式 ★：JSON檔案格式 ★：XML、Pickle ★：Excel ★：SQLite 在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： ☆：URL編碼與中文網址觀念 ☆：將中文儲存在JSON格式檔案 ☆：亂碼處理 ☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 ☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 ☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載
應用機器學習於軟體定義網路之異常控制器的檢測機制
為了解決Python PPT 的問題，作者吳峻豪 這樣論述：
隨著近年來通訊技術的進步及巨量資料的需求，智慧行動裝置及互聯網設備的普及，使得網路流量逐步的增長，傳統網路架構已不堪負荷逐漸龐大的流量。為了有效緩和網路的問題，進而提出一個新形態網路架構，名為軟體定義網路(Software Defined Network, SDN)。此技術透過集中式的管理應對網路的控管狀態，可程式化的配置提高網路效能。SDN的網路架構分為三個平面：控制平面(control plane)、應用平面(application plane)、資料平面(data plane)。在控制平面中的SDN控制器可以制定合適的路由規則，滿足在應用平面中使用者對於網路服務的需求。而在資料平面中的
OpenFlow交換機接收到來自SDN控制器的命令之後，執行處理封包的動作，可以動態地調整來應對不斷變化的網路環境，也可以透過程序的配置管理、保護和優化網路資源。由於集中式管理的優勢和靈活度高的特性，使得SDN控制器被視為劫持與入侵的主要目標。有鑑於機器學習的蓬勃發展，在檢測識別方面，機器學習演算法擁有比人工更加有效率的偵測能力，機器學習著重於訓練電腦從資料集中學習並可從中進行改進，隨著不斷改善不斷的增加訓練的資料量，使判別能力逐漸提高。現今機器學習也廣泛的存在人們生活周遭，如：智慧醫療、電子晶圓檢測及語音識別等等。本論文提出應用機器學習於軟體定義網路之異常控制器的檢測機制。本技術著重使用機器
學習分類演算法來檢測SDN網路環境中的控制器是否具有惡意行為，SDN控制器利用OpenFlow協定可以收集網路狀態，將資料進行前處理後，使用十三種機器學習的演算法進行模型訓練，再用四種評估指標來評斷模型好壞，接著挑選出具有高度準確率的模型，最後擷取特徵輸入給模型進行分析SDN控制器的行為，透過模型分析的結果使網路管理人員有更好的應對方式。