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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

為了解決數學機率英文的問題，作者ThereseDonovan,RuthMickey 這樣論述：

　　貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。   　　正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏

統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。   　　對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。   本書特色   　　○由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。 　　○貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。 　　○本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性

與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。 　　○額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。

數學機率英文進入發燒排行的影片

父母親身體狀況與嬰幼兒先天性缺陷之關聯性研究

為了解決數學機率英文的問題，作者陳悠祈 這樣論述：

隨著社會經濟壓力逐漸增大，晚婚生子成了趨勢。根據內政部人口統計，西元2019年台灣女性生育第一胎年齡在35歲以上者高達23％，約為西元2009年的2.4倍。高齡產婦的增加，導致妊娠糖尿病、羊水過多、懷孕引起之高血壓等妊娠風險上升，進而造成出生兒的先天性缺陷風險增加。近來，商業保險中的婦嬰險推展，不僅提供產婦保障，同時為新生兒帶來保障。且因應客戶需求，不再侷限於孩子一兩年短期的保障，也觀察其多年後的情形，加強對特定先天缺陷及相關住院、手術醫療面的給付。此外，一般保險公司在提供此保障時，產婦需要填寫健康告知聲明書，藉此預測未來承保的風險，然而父親對嬰幼兒先天缺陷隱含的潛在危險因子可能仍需

再列入考量。因此本研究期望透過「衛生福利部衛生福利資料科學中心」所提供之資料，藉由廣義線性模型，探討2004年至2017年0-7歲嬰幼兒之先天缺陷與父母親危險因子的關聯性。 研究顯示，觀察西元2004年至2017年的2,326,774位新生兒，其0-7歲罹患先天缺陷的機率為4.067%，當中約有20%的先天缺陷者於2歲後才發覺。在其他條件皆相同之下，父親年齡、母親年齡增加十歲時，則會分別使嬰幼兒其先天缺陷率提高為原本的1.013倍（95%CI=0.995-1.031）、1.185倍（95%CI=1.162-1.209）。而母親有任一懷孕危險因子所生育的嬰幼兒其先天缺陷率(例如:心臟疾病、

孕期抽煙、妊娠糖尿病)則是母親無任一懷孕危險因子的1.144倍（95%CI=0.995-1.314）-2.003倍（95%CI=1.932-2.077）之間。希望藉由本研究所得先天缺陷相關資訊，提供保險公司作為訂價上風險的評估，也使雙親藉由事先瞭解懷孕的危險因子能有效做好相關的預防措施，在生育的路上更加順利。

文法少年奇幻大冒險： 誰說學文法一定要死背？讀完這本漫畫，一次掌握基本英文文法！ （含練習本）

為了解決數學機率英文的問題，作者Mr.Sun,宣珍浩 這樣論述：

原來英文文法也能這麼逗趣可愛！ 適合7-15歲學齡孩童，跟著文法少年進入一場奇幻冒險， 在趣味漫畫中不自覺就學會文法概念， 一次搞懂英文基礎文法！ 　　重生在沙漠中的文法少年，肩負著釐清文法規則的重責大任， 　　途中，他遇到了兇猛的獅子、辣到爆的拉麵，還有金光閃閃的烏龜！ 　　在這趟奇幻旅程中，他是否能克服層層難關，完成使命呢？ 　　讓我們跟著文法少年一起進入這趟奇幻的文法大冒險吧！ 本書特色 　　1.    以文法少年為主角，用趣味漫畫情節理解文法觀念 　　本書以文法少年出發，帶讀者突破一關又一關的文法冒險，在闖關的過程中自然而然理解文法概念，原來學英文文法也可以很有趣！ 　　2.

    圖像表格輔助學習，文法規則一目瞭然 　　將文法以圖像與表格呈現，文法不再是冷冰冰的文字，讓讀者以有趣的方式記誦文法規則，再也不用死記文法，輕鬆維持學習動機。 　　3.    精編一篇漫畫一則文法，學習份量適中，適合自修也可親子共學 　　本書特別將一則文法概念分布在一篇漫畫情節中，一次學習一個文法觀念，可分階段學習，精實的文法要點適合自修也可以親子共學。 　　4.    每則漫畫故事後皆有文字歸納總整理，輕鬆歸納重點 　　看完故事情節後，每單元皆有歸納文法要點，以表格與顏色標示列出文法規則，複雜的文法重點一看就懂。 　　5.    附有練習本，用同樣有趣的方式練習題目 　　練習本對應漫畫

主本的章節，每讀完一篇漫畫就能練習題目檢視學習成效，而且練習本一樣可愛有趣！ 專業好評推薦 　　李貞慧｜高雄巿立後勁國中英語教師、知名繪本推廣家 　　柯曉慧（KK老師）｜新竹市東門國小教師、「教養不正經」漫畫專欄作家 　　張美蘭（小熊媽）｜親職/繪本作家  

發展產品具單邊規格界限品質特性之新式混合型抽樣計畫

為了解決數學機率英文的問題，作者陳韻竹 這樣論述：

驗收抽樣計畫(acceptance sampling plan)為品質管理中常用的工具，能提供買賣雙方判定貨批品質是否符合要求水準之準則。一般而言，驗收抽樣計畫可依照數據屬性分為計數型與計量型抽樣計畫，計數型之檢驗流程簡單且單位檢驗成本較低，但於品質要求較高時需抽取大量樣本數，而計量型可提供之單一樣本資訊量較大於品質要求較高時所需樣本數較低，但其檢驗流程較為複雜且單位檢驗成本較高，後續學者提出混合型抽樣(mixed sampling)的概念，結合計數型與計量型抽樣形成兩階段式的檢驗，以汲取計數型與計量型抽樣計畫之優點。本研究針對望大型及望小型品質特性提出新式混合型抽樣計畫，其中計數型與計量型

皆採用單次抽樣計畫(Single Sampling Plan, SSP)，計畫流程為先進行計數型檢驗，若未能作出判決，則會進行第二階段的計量型檢驗。計數型計畫模型乃基於二項分配，而計量型計畫則基於單邊製程能力指標Cpu及Cpl之估計式抽樣分配所建構。此外，由於實務上計數型與計量型單位檢驗成本不同，本研究除了以最小化平均樣本數為目標式外，亦探討以平均總檢驗成本為目標式的數學模型，利用操作特性曲線上兩點式為限制式，求解混合整數非線性規劃問題，並提供在不同貨批品質水準下之計畫參數表供實務參考應用。最後，本研究經由建構圖形化使用者操作介面，說明本研究提出之新式混合型抽樣計畫之檢驗方式與判決標準，以利使

用者將此計畫應用於實務上。