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一般化的方法則是利用聯合機率去分解待求的條件機率,並對不加以探討的變數積分(意即對欲探討的變數計算邊際機率)。 取決於不同的分解形式,可以證明某些積分必為1,因此分解形式可被簡化。 ai 必須!從做中學貝氏統計:從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器 貝氏網路為此方法的一個例子,貝氏網路指定數個變數的聯合機率分布的分解型式,該機率分布滿足下述條件:當其他變數的條件機率給定時,該變數的條件機率為一簡單型式。 在神經網路的世界中,NLP(自然語言處裡)已逐漸成為AI領域中的主流!

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本書內容由淺入深,不只對PyTorch進行系統化的介紹,也詳細說明了神經網路、CNN網路、RNN網路及強化學習等主題。 本書還安排了18個實習,以PyTorch實作深度學習的各種演算法,經由實作的過程,可有效幫助讀者學習,進入深度學習的世界。 深度學習是人工智慧的一個分支,相較於傳統的機器學習,深度學習在某些領域中更接近人類智慧,而逐漸走進我們的生活中,常見的應用如人臉辨識、語音識別、智慧駕駛等。 黃駿 國立臺灣大學腦與心智科學研究所碩士班畢業後,曾擔任過行銷、產品設計等工作。 ai 必須!從做中學貝氏統計:從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器 國立臺灣大學腦與心智科學研究所碩士班畢業後,曾擔任過行銷、產品設計等工作。

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不過,大部分電腦相關科系出身的人並不熟悉統計學,因此在更上一層樓的時候容易遇到障礙。 有鑒於此,小編在推出《機器學習的數學基礎》(天瓏專業書店年度暢銷第一名) ai 必須!從做中學貝氏統計:從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器 一書之後,就積極開發 AI 與統計學相關的書籍。 在尋尋覓覓之後請到擅長統計與機器學習的黃志勝博士出馬撰寫《機器學習的統計基礎》,首要之務就是讓讀者不要視統計為畏途,因此在書中設計大量範例以降低學習難度,務求讀得懂、做得出來才容易吸收,進而搭好統計與機器學習的橋樑。 如果自覺數學已經還給老師了也不用擔心,可以將本書搭配《機器學習的數學基礎》一併完整學習。

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