經典賽線上看的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

燃燒跑魂：世界50大經典路跑賽

為了解決經典賽線上看的問題，作者TobiasMews 這樣論述：

　　★全球50場此生必跑的精采賽事　★美國亞馬遜 4.5 顆星評鑑 　　５０場經典賽事精華完整收錄：從跑者的夢幻賽事：紐約馬拉松、倫敦馬拉松；到有趣瘋狂的路跑賽：背妻路跑、殭屍路跑；還有最自虐的賽事：撒哈拉沙漠穿越馬拉松、阿爾卑斯山越野賽 　　★英國鐵人上尉化身金牌陪跑教練，和你達成50場經典路跑完賽 　　★搭配實用數據圖表，包括地形、坡度、比賽日期、完賽率和特殊技巧，讓你無往不利 　　★幽默熱血的文字加上精彩圖片，保證點燃所有路跑痴、路跑迷不安分的跑者魂 　　你的鞋櫃裡或許永遠少一雙最佳跑鞋，但至少書櫃可以收藏一本《燃燒跑魂》。 　　從最具代表性的半程馬拉松與障礙賽，

到名聲最響亮的馬拉松賽和殘酷的山地越野競賽，《燃燒跑魂：世界50大經典路跑賽》將這些磅礡史詩般的挑戰呈現在你眼前，細說當中所有的泥水、汗水與榮耀。 　　本書涵蓋從簡單到專業的一系列賽事，包括英國最高峰與無情的摩洛哥沙漠，搭配大量的精彩照片，引燃你不安分的跑者之魂。你若想測試自己，挑戰世界最有名、最有價值的賽事，這必定是你不可或缺的路跑指南。 　　書中精選的50場賽事皆由作者親身體驗與測試過，有每一場路跑的第一手資料、活動亮點、實用訣竅，以及詳盡的數據圖表，包括路況、坡度、完賽率、最佳成績與各種相關事項。作者的筆法幽默搞笑、詼諧有趣，除了是跑者的實用手冊，也是你可以坐在沙發上輕鬆翻閱的絕佳收

藏。 名人推薦 　　「本書帶你以內行人的眼光看待地表最困難的某些賽事，且字裡行間的熱情必定能感染讀者。」──傑茲・布拉格（Jez Bragg），國際超級馬拉松跑者 　　「托拜亞斯在耐力運動上的冒險鼓舞了我，而任何人看了本書，也必定會受到激勵。」──強納森・阿爾邦（Jonathan Albon），2014年斯巴達障礙跑世界錦標賽冠軍、2014年OCR世界障礙跑競賽冠軍、2015年特羅姆瑟天空跑優勝者

經典賽線上看進入發燒排行的影片

棒球魂的延續：張啟疆與朱宥任的棒球小說集比較研究

為了解決經典賽線上看的問題，作者胡時逢 這樣論述：

棒球，一項在台灣發展超過百年的運動，曾被台灣人賦予諸多厚望，期盼利用棒球，讓世界看見台灣的驕傲。也曾傷害過台灣球迷，一次又一次的簽賭案件，讓台灣棒球一度與假球劃上等號，球迷不願進場支持，使得職業棒球陷入低谷。近年來，隨著中華代表隊在賽場上的優異表現與防賭機制有成，棒球運動漸漸復甦，成為球迷的精神糧食，再加上「武漢肺炎」的影響，台灣防疫成果獨步全球，讓中華職棒一舉躍上國際版面。棒球文學是運動文學中的一條大河，在文學創作上具有相當豐碩的成果。1990年代的張啟疆，可謂「棒球小說第一人」，不僅獲得第一屆棒球小說獎的雙料冠軍，也出版台灣第一本單一作家創作的棒球小說集《不完全比賽》，收錄十三篇小說，為

棒球書寫開疆闢土，開創更多寫作的可能。可惜在當時並未引起太多的迴響，直到2014年朱宥任《好球帶》問世，成為國內第二本個人創作的棒球小說集，更被徐錦成視為「棒球小說香火之延續。」於是，本論文爬梳兩位作家的生平、寫作風格與文本探究，嘗試找出兩人的相異處與相同處，藉由兩者相比較，可以開啟讀者更寬廣的閱讀視角以及刺激寫作者有更多元的棒球書寫。

阿里雲天池大賽賽題解析：機器學習篇

為了解決經典賽線上看的問題，作者天池平臺 這樣論述：

本書聚焦機器學習演算法建模及相關技術，以工業蒸汽量預測、天貓用戶重複購買預測、O2O優惠券預測和阿裡雲安全惡意程式檢測等四個天池經典賽題作為實戰案例，針對實際賽題按照賽題理解、資料探索、特徵工程、模型訓練、模型驗證、特徵優化、模型融合等步驟，將賽題的解決方案從0到1層層拆解、詳細說明，在展現專業選手解題過程的同時，配以豐富的相關技術知識作為補充。本書從經典商業案例出發，內容由淺入深、層層遞進，既可以作為專業開發者的參考用書，也可以作為參賽選手研讀專業演算法的實戰手冊。 本書由阿里雲天池平臺編寫。天池已經舉辦了超過200場來自真實業務場景的競賽，每場賽事沉澱的課題和資料集，將

永久在天池保留和開放。天池已成為在校學生踏入職場前的虛擬實踐基地，也成為聚集40萬資料人才，孵化2000余家資料創新工作室的資料智慧大社區。此書對天池大賽機器學習的經典賽題進行了系統地梳理，是一本真正意義上的實操手冊。 賽題一 工業蒸汽量預測 1 賽題理解 2 1.1 賽題背景 2 1.2 賽題目標 2 1.3 數據概覽 2 1.4 評估指標 3 1.5 賽題模型 4 2 資料探索 6 2.1 理論知識 6 2.1.1 變數識別 6 2.1.2 變數分析 6 2.1.3 缺失值處理 10 2.1.4 異常值處理 11 2.1.5 變數轉換 14 2.1.6 新變數生成 15

2.2 賽題資料探索 16 2.2.1 導入工具包 16 2.2.2 讀取數據 16 2.2.3 查看數據 16 2.2.4 視覺化資料分佈 18 2.2.5 查看特徵變數的相關性 26 3 特徵工程 33 3.1 特徵工程的重要性和處理 33 3.2 資料預處理和特徵處理 33 3.2.1 數據預處理 33 3.2.2 特徵處理 34 3.3 特徵降維 38 3.3.1 特徵選擇 39 3.3.2 線性降維 44 3.4 賽題特徵工程 45 3.4.1 異常值分析 45 3.4.2 *大值和*小值的歸一化 46 3.4.3 查看資料分佈 47 3.4.4 特徵相關性 48 3.4.5 特徵

降維 48 3.4.6 多重共線性分析 49 3.4.7 PCA處理 50 4 模型訓練 52 4.1 回歸及相關模型 52 4.1.1 回歸的概念 52 4.1.2 回歸模型訓練和預測 52 4.1.3 線性回歸模型 52 4.1.4 K近鄰回歸模型 54 4.1.5 決策樹回歸模型 55 4.1.6 集成學習回歸模型 58 4.2 賽題模型訓練 61 4.2.1 導入相關庫 61 4.2.2 切分數據 62 4.2.3 多元線性回歸 62 4.2.4 K近鄰回歸 62 4.2.5 隨機森林回歸 63 4.2.6 LGB模型回歸 63 5 模型驗證 64 5.1 模型評估的概念和方法 64

5.1.1 欠擬合與過擬合 64 5.1.2 模型的泛化與正則化 68 5.1.3 回歸模型的評估指標和調用方法 70 5.1.4 交叉驗證 72 5.2 模型調參 75 5.2.1 調參 75 5.2.2 網格搜索 76 5.2.3 學習曲線 77 5.2.4 驗證曲線 78 5.3 賽題模型驗證和調參 78 5.3.1 模型過擬合與欠擬合 78 5.3.2 模型正則化 81 5.3.3 模型交叉驗證 82 5.3.4 模型超參空間及調參 85 5.3.5 學習曲線和驗證曲線 89 6 特徵優化 93 6.1 特徵優化的方法 93 6.1.1 合成特徵 93 6.1.2 特徵的簡單變換 93

6.1.3 用決策樹創造新特徵 94 6.1.4 特徵組合 94 6.2 賽題特徵優化 96 6.2.1 導入數據 96 6.2.2 特徵構造方法 96 6.2.3 特徵構造函數 96 6.2.4 特徵降維處理 96 6.2.5 模型訓練和評估 97 7 模型融合 100 7.1 模型優化 100 7.1.1 模型學習曲線 100 7.1.2 模型融合提升技術 100 7.1.3 預測結果融合策略 102 7.1.4 其他提升方法 105 7.2 賽題模型融合 106 7.2.1 導入工具包 106 7.2.2 獲取訓練資料和測試資料 106 7.2.3 模型評價函數 107 7.2.4 採

用網格搜索訓練模型 107 7.2.5 單一模型預測效果 109 7.2.6 模型融合Boosting方法 115 7.2.7 多模型預測Bagging方法 118 7.2.8 多模型融合Stacking方法 119 7.2.9 模型驗證 127 7.2.10 使用lr_reg和lgb_reg進行融合預測 127 賽題二 天貓用戶重複購買預測 1 賽題理解 130 1.1 賽題背景 130 1.2 資料介紹 131 1.3 評估指標 133 1.4 賽題分析 134 2 資料探索 137 2.1 理論知識 137 2.1.1 缺失資料處理 137 2.1.2 不均衡樣本 138 2.1.3

常見的資料分佈 141 2.2 賽題資料探索 144 2.2.1 導入工具包 145 2.2.2 讀取數據 145 2.2.3 資料集樣例查看 145 2.2.4 查看資料類型和資料大小 146 2.2.5 查看缺失值 147 2.2.6 觀察資料分佈 148 2.2.7 探查影響複購的各種因素 150 3 特徵工程 155 3.1 特徵工程介紹 155 3.1.1 特徵工程的概念 155 3.1.2 特徵歸一化 155 3.1.3 類別型特徵的轉換 156 3.1.4 高維組合特徵的處理 156 3.1.5 組合特徵 157 3.1.6 文本表示模型 157 3.2 賽題特徵工程思路 158

3.3 賽題特徵工程構造 160 3.3.1 工具導入 160 3.3.2 數據讀取 160 3.3.3 對資料進行記憶體壓縮 161 3.3.4 資料處理 163 3.3.5 定義特徵統計函數 164 3.3.6 提取統計特徵 166 3.3.7 利用Countvector和TF-IDF提取特徵 170 3.3.8 嵌入特徵 170 3.3.9 Stacking分類特徵 171 4 模型訓練 179 4.1 分類的概念 179 4.2 分類相關模型 179 4.2.1 邏輯回歸分類模型 179 4.2.2 K近鄰分類模型 180 4.2.3 高斯貝葉斯分類模型 182 4.2.4 決策樹分

類模型 182 4.2.5 集成學習分類模型 183 5 模型驗證 186 5.1 模型驗證指標 186 5.1.1 準確度 186 5.1.2 查準率和查全率 188 5.1.3 F1值 189 5.1.4 分類報告 189 5.1.5 混淆矩陣 189 5.1.6 ROC 190 5.1.7 AUC曲線 190 5.2 賽題模型驗證和評估 190 5.2.1 基礎代碼 190 5.2.2 簡單驗證 191 5.2.3 設置交叉驗證方式 192 5.2.4 模型調參 194 5.2.5 混淆矩陣 195 5.2.6 不同的分類模型 198 5.2.7 自己封裝模型 205 6 特徵優化 21

1 6.1 特徵選擇技巧 211 6.2 賽題特徵優化 213 6.2.1 基礎代碼 213 6.2.2 缺失值補全 213 6.2.3 特徵選擇 213 賽題三 O2O優惠券預測 1 賽題理解 222 1.1 賽題介紹 222 1.2 賽題分析 223 2 資料探索 225 2.1 理論知識 225 2.1.1 資料探索的定義 225 2.1.2 資料探索的目的 226 2.1.3 相關Python包 226 2.2 初步的資料探索 226 2.2.1 數據讀取 226 2.2.2 數據查看 227 2.2.3 資料邊界探索 231 2.2.4 訓練集與測試集的相關性 232 2.2.5

資料統計 236 2.3 資料分佈 238 2.3.1 對文本資料的數值化處理 238 2.3.2 資料分佈視覺化 242 3 特徵工程 246 3.1 賽題特徵工程思路 246 3.2 賽題特徵構建 248 3.2.1 工具函數 248 3.2.2 特徵群生成函數 250 3.2.3 特徵集成函數 256 3.2.4 特徵輸出 257 3.3 對特徵進行探索 260 3.3.1 特徵讀取函數 260 3.3.2 特徵總覽 261 3.3.3 查看特徵的分佈 262 3.3.4 特徵相關性分析 265 4 模型訓練 266 4.1 模型訓練與評估 266 4.2 不同演算法模型的性能對比 27

1 4.2.1 樸素貝葉斯 271 4.2.2 邏輯回歸 271 4.2.3 決策樹 272 4.2.4 隨機森林 272 4.2.5 XGBoost 273 4.2.6 LightGBM 274 4.2.7 不同特徵效果對比 274 4.3 結果輸出 274 5 模型驗證 276 5.1 評估指標 276 5.2 交叉驗證 276 5.3 模型比較 279 5.4 驗證結果視覺化 282 5.5 結果分析 289 5.6 模型調參 290 5.7 實際方案 292 6 提交結果 299 6.1 整合及輸出結果 299 6.2 結果提交及線上驗證 302 賽題四 阿裡雲安全惡意程式檢測 1

賽題理解 306 1.1 賽題介紹 306 1.2 賽題分析 307 2 資料探索 310 2.1 訓練集資料探索 310 2.1.1 資料特徵類型 310 2.1.2 資料分佈 311 2.1.3 缺失值 312 2.1.4 異常值 312 2.1.5 標籤分佈 313 2.2 測試集資料探索 314 2.2.1 資料資訊 314 2.2.2 缺失值 315 2.2.3 資料分佈 315 2.2.4 異常值 315 2.3 資料集聯合分析 316 2.3.1 file_id分析 316 2.3.2 API分析 317 3 特徵工程與基線模型 318 3.1 特徵工程概述 318 3.1.1

特徵工程介紹 318 3.1.2 構造特徵 318 3.1.3 特徵選擇 319 3.2 構造線下驗證集 319 3.2.1 評估穿越 319

多元傳播平台時代下競爭規範對轉播權交易模式的形塑：以職業運動聯盟賽事為中心

為了解決經典賽線上看的問題，作者廖家儀 這樣論述：

　　職業運動聯盟及其賽事轉播自問世以來，便與傳播媒體、廣告贊助業者共同發展出以直播時效性為核心，高度商業化的共生經濟型態。進入21世紀後，網際網路促進多元傳播平台的出現，更帶動整個產業在商業模式上的轉變。本研究首先綜合分析職業運動聯盟轉播產業鏈的市場結構，賽事轉播的經濟特質與法律定性。進而透過歐美競爭法的立法例與案例見解，分析發展出現行主流轉播權交易授權架構，意即以集中交易與獨家授權為主要模式的影響因素，包括職業運動聯盟的運作須仰賴內部競爭平衡的維繫、高額轉播權利金的分配以及促進交易與營運效率等。而透過前述分析與對我國中華職棒聯盟轉播權交易模式現狀的綜合比較，本研究進一步發現多元傳播平台與注

意力經濟結合產生的新興商業模式，非但徹底改變終端消費者的使用習慣、賽事觸及消費者注意力的管道，更形成市場的角色多重性，使權利人與轉播業者等市場參與者轉化轉播權收益的途徑產生顯著變化，渠等因此在選擇與規劃交易授權模式時，納入確保權利運用彈性、品牌建立與維繫、多角化經營與市場拓展等考量。　　而在前述商業模式的改變下，由於市場參與者間的整合與結合策略可能形成潛在或強化既有的限制競爭風險，因此有必要以不同於過往的角度關注所牽涉的消費者權益。本研究先從運動賽事本身具有之社會性功能切入，分析各國傳播法規對大眾資訊知情權的保障機制，在適用於具商業性的職業運動賽事上，及因應現今消費者收視習慣變化的不足之處；並

循此脈絡，探究競爭規範可能採行之執法措施，如何從重視職業運動聯盟賽事的市場驅動力、增加權利可用性、數位匯流下平台競合關係，及以賽制性質差異區分監管措施與強度等觀點，避免市場過度集中以促進消費者選擇的可行性。最後，則分別從市場參與者和監管角度，提出規劃授權交易模式時的考量因素和具體建議，期許此一研究成果，有助於我國經驗作為在不同市場條件與法規環境下，其他職業運動聯盟採取轉播權交易授權模式的對照與參考。