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bmi計算器的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦麥克‧葛雷格寫的 食療聖經 減重版：終極瘦身 可以從中找到所需的評價。
另外網站BMI計算器 - 生根四周也說明：身體質量指數Body Mass Index (BMI). 你知不知道甚麼叫做「BMI」？ BMI 全名是Body Mass Index，中文叫做「身體質量指數」，是一個以身高及體重的計算值來量度體質的 ...
長庚大學 生物醫學研究所 蔡佩倩、葛明軒所指導 吳勻的 比較機器學習與傳統統計模型的預測分類結果 （2021），提出bmi計算器關鍵因素是什麼，來自於GWAS、SNP、機器學習、預測分類、CNN。
而第二篇論文國立臺灣大學 資訊工程學研究所 張智星所指導 吳承澤的 使用大規模數據集對脂肪肝疾病的當前訪問和下次訪問預測：模型開發和性能比較 （2021），提出因為有 機器學習、序列前向特徵選擇、一次性排序、脂肪肝疾病、酒精性脂肪肝、非酒精性脂肪肝、長短期記憶、當前訪問預測、下次訪問預測的重點而找出了 bmi計算器的解答。
最後網站BMI值計算器 - 國軍人才招募中心則補充：BMI 值計算公式. BMI = 體重(公斤) / 身高 2 (公尺 2 ) 例如：一個52公斤的人，身高 ...
食療聖經 減重版：終極瘦身
為了解決bmi計算器 的問題，作者麥克‧葛雷格 這樣論述：
《食療聖經》作者 重磅續作！ Goodreads、亞馬遜書店超過4000則熱烈好評 亞馬遜書店健康生活分類榜預購第一名 全球第一本科學實證 終身有效、永不復胖的健康瘦身聖經 具科學基礎的減重飲食指南╳21個絕對有效的減重實踐法 ★科學實證的飲食減重法，全在這一本！★ 【專業審訂】臺北醫學大學營養學院保健營養學系名譽教授 謝明哲 －只要吃對「蔬食」，不用辛苦節食、運動，就能燃脂瘦身？ －「少吃肉」是健康瘦身的絕對關鍵？ －吃益生菌，只能讓我們「減重不減肥」？ －「間歇性斷食」真的有效嗎？有效的原因是？ 瘦身方式推陳出新，你是否把身體當作白老鼠不斷試
驗，卻始終找不到永久有效的瘦身方法？ 營養界權威葛雷格醫師，延續暢銷作《食療聖經》的特色， 結合營養、疾病、飲食三方面的完整研究， 找出各種「最科學、最有效、最持久」的瘦身減重方法。 本書全面解析肥胖形成的各樣成因：肥胖因子、餐桌上的食物、環境因素。 同時列出理想瘦身飲食的關鍵要素，像是熱量密度、胰島素指數，以及食物對腸道微生物組的影響， 並證實以蔬食為主的飲食是成功控制體重的關鍵。 作者也針對一些「看似既定的事實」進行辯證，像是： 肥胖與發炎到底孰因孰果？ 選擇有機飲食的人真的比較不容易胖嗎？ 為何現在風行的低醣飲食卻無法鎖水？ 他深入評估
這些減肥方法和食物對健康和壽命的實際影響。 本書不是只闡述正確概念，更附上「葛雷格醫生的21 招」。 這套方法由葛雷格醫師從頭建構，是能將人體燃脂能力最大化的關鍵生活方法。 持續使用，它將會是你的終極減重指南。 ◤破除致胖迷思◢ ◆被動性過度攝食 ◆蜥蜴腦區 ◆胖子活得比較久？ ◆體重循環＝節食讓人變胖？ ◤減肥產品的負面效果◢ ◆縮胃手術 ◆抽脂手術 ◆胃內水球 ◆瘦身藥物 ◤吃這些有沒有用？◢ ◆營養補充品 ◆酵素 ◤這些真是肥胖的成因？◢ ◆膳食發炎指數 ◆促炎性腦部損傷 ◆致胖汙染物（塑料等）
◤怎麼吃才對？◢ ◆高纖食物 ◆富含水份食物 ◆低升糖負荷食物 ◆優質脂肪 ◆少吃肉（尤其是雞肉！） ◆少吃鹽 ◤正確的減重認知◢ ◆彩椒、亞麻籽的好處（AMPK活化劑） ◆孜然與黑孜然 ◆活用生物鐘學（「國王－王子－貧民」吃法探討） ◆夜型人如何減重？ ◆進食速度控制（20分鐘法則） ◆動態坐法（可保護動脈） ◆高強度間歇訓練（HIIT）適合誰？ ◆避免食用鈣質補充品 ◆靠寒冷減重真的有效（一天沖20-30秒冷水澡） ◆正確吃辣法 ◆正確吃薑法 ◆正確喝水法 ◆如何善用「間歇性斷食」 ◆如何善用「生酮飲食」
◆「少量多餐」為何無效？ ◆頭低腳高睡姿 ◆餐前酒、餐前沙拉、餐前湯的利弊 ◆「深眠」能把體重睡掉？ ◆「按摩」為何無效？ ◤葛雷格博士教你 21個「絕對有效的減重實踐法」◢ －－－－－餐餐實施－－－－－ (1) 預載水分 (2) 預載負熱量食物 (3) 配醋一起吃 (4) 專心用餐 (5) 嚴守用餐20 分鐘法則 －－－－－每天日間：每日服食－－－－－ (6) 黑孜然（1/4 茶匙） (7) 大蒜粉（1/4 茶匙） (8) 薑粉（1 茶匙）或印度卡宴辣椒粉（cayenne pepper）（1/2 茶匙） (9)
營養酵母（nutritional yeast）（2 茶匙） (10) 孜然（午餐和晚餐各1/2 茶匙） (11) 綠茶（3 杯） (12) 保持體內水分充足 (13) 勿將食物磨成粉 (14) 提早載入熱量 (15) 限制進餐時間區間 (16) 把握運動良機 (17) 每天量體重兩次 (18) 完成你的實踐意圖 －－－－－每天夜間－－－－－ (19)晚上7 點後禁食 (20)睡眠充足 (21)採取微微頭低腳高的仰臥睡姿 本書特色 1. 《食療聖經》作者最強續作！ 全球第一本科學實證：終身有效、永不復胖的健康瘦身指南。 2
. 具科學基礎的減重飲食指南 Ｘ 21個絕對有效的減重實踐法，好使用好操作。 3. 探討多種減肥研究、打破多種減肥迷思，想打造健康苗條身材，本書是你此生必讀。 得獎紀錄 美國亞馬遜書店 ５星至高好評 美國GOODREADS 4.5星好評 亞馬遜書店健康生活分類榜預購第一名 專業推薦 台灣運動科學協會 運動營養學委員 王明勇 台大營養學博士 吳映蓉 晨光健康營養專科諮詢中心院長 趙函穎 臺北醫學大學營養學院保健營養學系名譽教授 謝明哲 (以姓名筆畫排序) 「找到正確的方法，養成習慣，才能讓你『瘦』用一輩子！」——台灣運動科學協會
運動營養學委員 王明勇 「本書破解許多迷思，不計較熱量，著重食物搭配品質，想減重的你一定要讀。」——晨光健康營養專科諮詢中心院長 趙函穎 「本書詳細闡述肥胖的成因和正確減肥的方法，頗具教學和應用價值。」——臺北醫學大學營養學院保健營養學系名譽教授 謝明哲 國際推薦 「葛雷格醫師是我的英雄，他體現了個人誠信的重要，他實事求是，也是我認識最善良和最聰明的人。他所有的講座費用和書籍版稅都捐給了慈善機構，包括他的非營利組織 NutritionFacts.org。這本書是我讀過最棒的減肥相關書籍，不只教你減肥，更重要的是教你增強健康。我非常推薦！」——狄恩·歐尼斯（Dean
Ornish），醫學博士，非營利性預防醫學研究所Preventive Medicine Research Institute創始人兼CEO 「毫無疑問，如果你想了解支持全食物蔬食有效的證據有多少，請閱讀這本書。葛雷格醫師以獨一無二的方式掌握了該知識庫。」——柯林·坎伯（Colin Campbell），康奈爾大學營養生物化學名譽教授 「本書是一本百科全書，解釋了對人類營養重要和健康的一切知識。葛雷格醫師創造了一個不朽的營養真理堡壘，引領我們走上消除慢性病的旅程。」——凱德威爾·艾索斯坦（Caldwell B. Esselstyn, Jr.），醫學博士 「你再也不需要第二本
減肥書！」——美國亞馬遜書店讀者，五星推薦
bmi計算器進入發燒排行的影片
從EXCEL VBA到Python開發第2次上課
01_重點回顧與BMI計算
02_計算BMI與格式化到小數點第二位
03_邏輯判斷BMI的評語
04_用format格式化資料
05_用for迴圈加總1到99
06_奇數偶數分別加總
07_用step與兩個for迴圈
08_九九乘法表單列輸出
09_九九乘法表多列輸出
完整教學
http://goo.gl/aQTMFS
教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/g/_vbapython117
吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/
課程簡介：入門
建置Python開發環境
基本語法與結構控制
迴圈、資料結構及函式
VBA重要函數到Python
檔案處理
資料庫處理
課程簡介：進階
網頁資料擷取與分析、Python網頁測試自動化、YouTube影片下載器
處理 Excel 試算表、處理 PDF 與 Word 文件、處理 CSV 檔和 JSON 資料
實戰：PM2.5即時監測顯示器、Email 和文字簡訊、處理影像圖片、以 GUI 自動化來控制鍵盤和滑鼠
上課用書：
參考書目
Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者： 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著
出版社：碁峰 出版日期：2016/11/29
Python程式設計入門
作者：葉難
ISBN：9789864340057
出版社：博碩文化
出版日期：2015/04/02
吳老師 110/9/27
EXCEL,VBA,Python,東吳推廣部,自強工業基金會,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境
比較機器學習與傳統統計模型的預測分類結果
為了解決bmi計算器 的問題，作者吳勻 這樣論述：
機器學習在生物醫學領域中的醫學影像有不少成功的研究，特別是癌症檢測。然而基於基因體數據去發掘與疾病相關的單核苷酸多型性 (single nucleotide polymorphism, SNP) 的能力，尚未有系統性地評估機器學習是否優於傳統全基因組關聯性分析 (genome-wide association study, GWAS)，一個原因是機器學習需要電腦內存來進行龐大的運算；另一個原因則是大多數SNP無法提供與疾病相關的訊息，導致機器必須從基因組上的低密度訊息中學習。為了解決這個問題，我們首先使用臺灣人體生物資料庫的Affymetrix genotyping array 6.0資料對
肥胖表型（病例樣本 = 1457人，對照樣本 = 7510人）進行全基因組關聯性分析，並使用邏輯斯迴歸校正性別、年齡和前十個主成分 (principal components, PCs)。接著為了克服機器學習的運算限制，我們使用GWAS篩選出的前1000個與肥胖顯著相關的SNP輸入六種不同的機器學習演算法：單純貝氏 (naïve bayes)、懲罰性邏輯迴歸 (penalized logistic regression)、支持向量機 (support vector machine, SVM)、極限梯度提升 (extreme gradient boosting)、隨機森林 (random for
est, RF)和深度神經網路 (deep neural network, DNN)。為了量化哪個結果較好，我們將每種模型的前100個最佳學習的SNP對應到它們的基因位置，計算基因所對應之蛋白質數量與蛋白質和蛋白質交互作用總數，並且假設模型越好就會識別出越多富含該疾病的蛋白質途徑。在對每種算法進行10倍交叉驗證後，發現與GWAS相比機器學習識別出更多的蛋白質和蛋白質-蛋白質交互作用，指出機器學習是有可能超越GWAS的。在最後一節中，我們建構了一個卷積神經網絡 (CNN) 與GWAS和隨機森林 (RF) 進行比較，以研究通過one hot encoding簡化基因數據後，機器學習是否可以有效地汲
取特徵。結果指出CNN可以汲取到特徵而做出高準確度的預測分類：最佳模型有相對低的test loss為0.332，準確度高達0.895。此外我們也發現CNN與RF皆具有很高的準確度，而挑選出來的高貢獻SNP則不盡相同。從這個結果我們可以知道，機器學習具有更快、更準確地分析基因組數據的潛力，可以應用於全基因組定序資料和疾病之間的關聯性研究。
使用大規模數據集對脂肪肝疾病的當前訪問和下次訪問預測：模型開發和性能比較
為了解決bmi計算器 的問題，作者吳承澤 這樣論述：
脂肪肝Fatty Liver Disease（FLD）是由脂肪在肝臟中堆積引起的，可能引起肝臟發炎，如果控制不好，可能會發展成為肝纖維化 (liver fibrosis)、肝硬化 (cirrhosis)，甚至肝細胞癌 (hepatocellular carcinoma)。基於來自健康檢查中心的多年且大規模數據集，本文提出了脂肪肝疾病 (FLD) 預測的兩項任務，包括當前訪問預測Current-Visit Prediction (CVP)和下次訪問預測Next-Visit Prediction (NVP)。當前訪視預測可用於根據本次訪視時獲得的實驗室檢查(laboratory test)和問卷
信息(questionnaire information)預測 FLD 的可能性，而下次訪視預測可用於預測 FLD 發生的可能性。下一次訪問，基於實驗室測試的軌跡和所有過去訪問的問卷信息。在實踐中，NVP 在預防醫學中更有價值，因為如果預測是肯定的，醫生可以向患者建議有效的生活方式改變，以防止下次就診時發生 FLD。據我們所知，這是基於大規模的健康檢查中心之數據集根據在NVP的機器學習的首次嘗試。此外，我們還基於 CVP/NVP 進行了特徵選擇，以在與醫生手動選擇的特徵進行比較時獲得一致的結果。這種多任務預測可以為患者和醫生提供更好和有價值的建議，以實踐預防醫學。我們描述了機器學習模型的構建用
於當前訪問預測（CVP），它可以幫助醫生獲得更多信息以進行準確診斷，以及下次訪問預測（NVP），它可以幫助醫生提供潛在的高風險患者提供有效預防 FLD 的建議。在本研究中使用的大規模高維數據集來自台灣台北市 MJ 健康研究基金會。我們在 FLD 預測中使用一次性排序和順序前向選擇 (SFS) 進行特徵選擇。對於 CVP，我們探索了多種模型，包括 k-最近鄰分類器 (KNNC)、Adaboost、支持向量機 (SVM)、邏輯回歸 (LR)、隨機森林 (RF)、高斯樸素貝葉斯 (GNB)、決策樹 C4 .5 (C4.5)，以及分類和回歸樹 (CART)。對於 NVP，我們使用長短期記憶 (LSTM
) 及其幾種變體作為使用各種輸入集進行預測的序列分類器。模型性能的評估基於兩個標準：測試集的準確性以及一次性排序/SFS 和領域專家選擇的特徵之間的聯合/覆蓋的交集。分別計算了男性和女性的 CVP 和 NVP 的準確度、精確度、召回率、F1 測量值和接受者操作特徵曲線下的面積。最後在經過數據清理後，數據集包括 2009-2016 年期間男性和女性的 34,856 次和 31,394 次獨立訪問。使用KNNC、Adaboost、SVM、LR、RF、GNB、C4.5、CART對CVP的測試精度分別為84.28%、83.84%、82.22%、82.21%、76.03%、75.78%、75.53%。
NVP使用LSTM、雙向LSTM（biLSTM）、Stack-LSTM、Stack-biLSTM和Attention-LSTM的測試準確率分別為76.54%、76.66%、77.23%、76.84%和77.31%，固定間隔特徵，以及對於可變間隔特徵，分別為 79.29%、79.12%、79.32%、79.29% 和 78.36%。本研究探索了一個用於高維的大規模 FLD 數據集。我們為 CVP 和 NVP 開發了 FLD 預測模型。我們還為當前和下次訪問預測實施了有效的特徵選擇方案，以將自動選擇的特徵與專家選擇的特徵進行比較。特別是，從預防醫學的角度來看，NVP 顯得更有價值。對於 NVP，我
們建議使用更緊湊和靈活的特徵集 2（具有可變間隔）。我們還結合兩個特徵集測試了 LSTM 的幾種變體，以確定男性和女性 FLD 預測的最佳匹配。更具體地說，男性的最佳模型是使用特徵集 2 的 Stack-LSTM（準確率為 79.32%），而女性的最佳模型是使用特徵集 1 的 LSTM（準確率為 81.90%）。