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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立高雄師範大學 數學系 張宏志所指導 邱仲民的 國中二年級學生函數概念之研究 （2003），提出兩點 求直線 方程式 高中關鍵因素是什麼，來自於函數、函數概念。
機器學習：彩色圖解 + 基礎數學篇 + Python實作 王者歸來(第二版)
為了解決兩點 求直線 方程式 高中 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
這幾年心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度的讀者即可看懂人工智慧、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。為了卸除數學心房，筆者撰寫此書依循原則如下： ★：數學原理彩色圖解。 ★：手工計算基礎數學。 ★：Python程式高效實作。 這本數撰寫的幾個特色如下： ☆：全數共用約205個Python實例，講解機器學習的基礎數學 ☆：極詳細、超清楚、帶領讀者從畏懼數學到喜歡數學 ☆：複雜的數學符號重新拆解，原來可以很容易 ☆：了解機器學習的數學原理，讓機器學習程式充滿智慧靈魂
在徹底研究機器學習後，筆者體會許多基礎數學不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式從基礎開始一步一步推導，其實可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受數學不再如此艱澀，這也是我撰寫本書時時提醒自己要留意的事項。 研究機器學習雖然有很多模組可以使用，但是如果不懂相關數學原理，坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就，這本書講解了下列相關數學的基本知識。 ■ 資料視覺化使用matplotlib、Seaborn ■ 基礎數學模組Math ■ 基礎數學模組Sympy ■ 數學應用模組Numpy ■ 將LaTeX應用在圖表 ■ 機器學習基本觀念
■ 從方程式到函數 ■ 方程式與機器學習 ■ 從畢氏定理看機器學習 ■ 聯立方程式與聯立不等式與機器學習 ■ 機器學習需要知道的二次函數與三次函數 ■ 數據擬合、決定係數與迴歸曲線製作 ■ 數據預測 ■ 機器學習的最小平方法 ■ 機器學習必須知道的集合與機率 ■ 機率觀念與貝式定理的運用－COVID-19的全民普篩準確性推估 ■ 筆者講解指數與對數的運算規則，同時驗證這些規則 ■ 除了講解機器學習很重要的歐拉數(Euler’s Number)，更說明歐拉數的由來 ■ 認識邏輯(logistic)函數與logit函數 ■ 三角函數 ■
大型運算子運算 ■ 向量、矩陣與線性迴歸 ■ 統計知識 ■ 機器學習模組scikit-learn，監督學習與無監督學習。 相關書籍 這本書是筆者所著機器學習系列書的起點，讀者還可以閱讀下列書籍： 機器學習 彩色圖解 + 微積分篇 + Python實作
國中二年級學生函數概念之研究
為了解決兩點 求直線 方程式 高中 的問題，作者邱仲民 這樣論述：
本研究的目的為探討國中二年級學生在學習完線型函數與二次函數之後，對函數概念的瞭解情形。研究方法採質的研究，對研究者任教的一所縣立國中，共157位學生，以函數概念測驗試卷為研究工具進行全面的紙筆測驗與選樣的訪談，進而探討學生的錯誤類型、解題思維與迷思概念。 本研究的主要結果為： 一、學生在函數概念測驗上的錯誤題型，主要有：(一)對基礎相關知識的不瞭解。(二)對函數定義中對應關係的誤解。(三)未能區分常數函數、一次函數、線型函數、二次函數等名詞。(四)對函數表示法 的誤解。(五)對函數關係中自變數與應變數的誤解。(六)以為函數就是某種表徵或型態。(七)以為
自變數與應變數符合規律性的就是函數關係，而自變數與應變數沒有符合規律性的就不是函數關係。(八)未能從各種表徵中判斷函數的正例與反例。(九)未能了解常數函數的意義而無法求出其函數值。(十)未能正確畫出函數圖形。(十一)未能抓住函數圖形、線型函數圖形、二次函數圖形的特徵。(十二)過度依賴課本例題或舊有經驗。(十三)機械式的背記產生判斷準則的誤解。(十四)四則運算的錯誤。 二、學生對函數的迷思概念主要有：(一)函數就是一種數。(二)函數就是 的式子，可以寫成 的就是函數。(三)將某一種函數概念的題目看成是函數的定義。(四)用簡單機械式的背記方法判斷各種表徵的函數的正例與反例，但卻
不知為何可以如此判斷。(五)無法將 轉換為 ，以為常數函數的函數值就是自變數 的值。(六)以為函數就只有線型函數和二次函數兩種。(七)函數的自變數與應變數間一定要有規律的關係。(八)函數的對應關係一定要是數字與數字的對應關係。(九)以為圖形為直線就是線型函數。(十)以為畫函數圖形只要先畫出兩點，再以直線連接即可。或是先畫出數點，以線段連接即可。(十一)只要課本例題或舊有經驗沒出現過的，就不是函數。
機器學習：彩色圖解 + 基礎數學篇 + Python實作 王者歸來(全彩)
為了解決兩點 求直線 方程式 高中 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
在徹底研究機器學習後，筆者體會許多基礎數學不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式從基礎開始一步一步推導，其實可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受數學不再如此艱澀，這也是我撰寫本書時時提醒自己要留意的事項。 研究機器學習雖然有很多模組可以使用，但是如果不懂相關數學原理，坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就。 這本書講解了下列相關數學的基本知識。 ► 資料視覺化使用matplotlib ► 基礎數學模組Math ► 基礎數學模組Sympy ► 數學應用模組Numpy ► 機器學習基本觀念 ► 從方程式到函數 ► 方
程式與機器學習 ► 從畢氏定理看機器學習 ► 聯立方程式與聯立不等式與機器學習 ► 機器學習需要知道的二次函數 ► 機器學習的最小平方法 ► 機器學習必須知道的集合與機率 ► 機率觀念與貝式定理的運用－COVID-19的全民普篩準確性推估 ► 筆者講解指數與對數的運算規則，同時驗證這些規則 ► 除了講解機器學習很重要的歐拉數(Euler’s Number)，更說明歐拉數的由來 ► 認識邏輯(logistic)函數與logit函數 ► 三角函數 ► 大型運算子運算 ► 向量、矩陣與線性迴歸 未來相關書籍 這本書是筆者機器學習系列書的起點
，未來還將撰寫下列書籍： 機器學習：彩色圖解 + 微積分篇 + Python實作 本書特色 這幾年心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度的讀者即可看懂人工智慧、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。為了卸除數學心房，筆者撰寫此書依循原則如下： 1：數學原理彩色圖解。 2：手工計算基礎數學。 3：Python程式高效實作。 這本書撰寫的幾個特色如下： 1：全書共用150個Python實例，講解機器學習的基礎數學 2：極詳細、超清楚、帶領讀者從畏懼數學到喜歡數學 3：複雜的數學符號
重新拆解，原來可以很容易 4：了解機器學習的數學原理，讓機器學習程式充滿智慧靈魂