機率統計的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

Python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定!

為了解決機率統計的問題，作者陳會安 這樣論述：

　　【題材涵蓋最全面！一本書掌握資料科學 / 數據工程必學 know-how！】   　　從大數據到人工智慧世代，其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫資料科學、機器學習的範疇。基本上，資料科學需要的背景知識與技能相當的多，通常要會 Python 程式設計基礎、熟悉相關 Python 套件和模組的使用；再加上機器學習的基礎就是機率和統計，因此也免不了得學機率和統計知識，可說有一拖拉庫的主題等著你去學，也難怪市面上各主題 (程式基礎、統計、套件、機器學習建模...) 的專書滿坑滿谷，一時間實在讓人難以消化...   　　為了降低讀者初學資料科學面對的負擔以及混亂感，我們精心設計了這本入門實戰教本，秉

持讓讀者「買一本抵多本」的精神，本書一次涵蓋所有入門必須熟悉的重要題材，同時也將初學資料科學的脈絡梳理清楚。   　　在章節的安排上，本書從資料取得的網路爬蟲開始，提供一個標準 SOP 來幫助讀者從網路取得資料；接著說明資料科學必學的 Python 重量級套件，再接著介紹機率、統計和探索式資料分析的基礎知識，最後進入最熱門的機器學習、深度學習建模主題。   　　這一連串「取得資料 → 探索資料 → 預測分析」是一套完整的資料科學 / 數據工程實戰訓練，跟著本書掌握這些重要 know-how 後，就不難看懂網路上眾多資料科學、機器學習專案的 Python 程式碼和線上教材，甚至參與資料科學、機器

學習的網路競賽；希望本書能協助讀者開啟資料科學家 / 數據工程師的成功之路！   本書特色   　　□ 資料科學三部曲：取得資料 → 探索資料 → 預測分析 　　□ 一次補足最入門的統計和機率基礎 　　□ Python 開發環境與基礎語法快速上手 　　□ 從網頁爬蟲、資料清理到資料視覺化，快速完成資料探索的預處理程序 　　□ 將清理後的資料存入 SQL 資料庫，便於日後存取利用 　　□ 實踐資料科學的四大套件：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 一次掌握 　　□ 用 Scikit-learn、tensorflow.Keras 套件實作最熱門的 AI 機器學習應用

機率統計進入發燒排行的影片

年金改革對現職公務人員理財規劃之影響

為了解決機率統計的問題，作者王蘭馨 這樣論述：

論文摘要：近年來，政府積極推動年金改革，《公務人員退休資遣撫卹法》已於2018年7月1日實施，隨著退休制度的調整，現行公務人員面臨制度變革後的「延退、少領、多繳」衝擊，對於未來的退休規劃有所影響，因此，公務人員的個人理財規劃顯得更加重要，也是值得探討的議題。本研究旨從個人觀點探討公務人員退休規劃和理財需求，包括公務人員之理財規劃、對年金改革認知以及對退休後之生活意向等面向，以瞭解其面對人口老化問題與年金制度改革的影響時，如何進行理財與退休規劃，以及選擇何種金融理財工具作為保障其老年經濟安全。本研究採用問卷調查法，以現職公務人員為調查對象，共計回收432份有效問卷，在進行統計分析後，針對結果提

出結論及建議。本研究發現，現職公務人員對年金改革較在意的議題是｢逐步延後月退休金起支年齡至65歲｣等項目，惟整體的贊同程度並不高；另綜合馬斯洛需求層次理論及雪佛的財務自由三階段，顯示面對退休生活若目前注重生存層次及安全層次，退休後較重視財務保障階段；至於目前著重歸屬、尊重及自我實現層次的受訪者，在財務面亦選擇財務安全階段，表示受訪現職公務人員面對退休後財務規劃普遍重視的是以儲蓄與投資中低風險理財工具為主的財務安全階段；此點與公務人員保守穩健的性格相符。本研究針對研究發現提出幾點建議：一、政府方面建請政策主管機關可多聽取公務人員之意見並消弭其心中之疑慮。並可規劃放寬兼職規定，或證照加給制度，適時

評估或調整薪資結構，緩解現職公務人員對年金改革所產生的剝奪感。另可透過訓練機構或各機關的公務人員協會，設計並系統性開設與財務規劃或風險管理相關課程。二、現職公務人員方面建立預先儲存退休老本的觀念，審慎衡量自己的能力，選擇自己能夠理解且無複雜操作模式的理財工具。雞蛋不要放在同一個籃子裡，以預防投資風險發生。培養工作之外的興趣，讓退休後的生活有寄託，保障自身的退休生活水平。三、金融或專業理財機構建議可針對現職公務人員族群的不同需求，提供適合的金融理財工具或相關資訊。

機器學習聖經：最完整的統計學習方法

為了解決機率統計的問題，作者李航 這樣論述：

第一版熱賣加印十幾萬冊！第二版內容更完整！ ☆☆統計學習方法全書☆☆ 　　統計學習方法即為機器學習方法，是電腦及其應用領域的重要學科之一。 　　本書分為監督學習、無監督學習兩篇，全面系統地介紹了統計學習的主要方法。 　　將監督學習和無監督學習中最常用、最重要的各類方法以系統性的方式論述，每章講解一種方法，各章內容相對獨立且完整，也有相關習題、參考文獻，並於最後加以總結。讀者可以將全書詳讀，也可以選擇單章細讀。期望讓讀者可以順利掌握完整又清晰的相關知識，進而打下穩固的基礎，並能準確地使用。 　　本書涵蓋感知機、k近鄰法、單純貝氏法、決策樹、邏輯回歸及最大熵模型、支持向量機、提升方法、E

M演算法、隱馬可夫模型、條件隨機場、聚類法、奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潛在語義分析、機率潛在語義分析、馬可夫鏈蒙地卡羅法、潛在狄利克雷分配(LDA)、PageRank演算法等。 　　【適合讀者群】 　　．具高等數學、線性代數和機率統計的基礎知識 　　．從事資訊檢索、自然語言處理、文字資料探勘等領域的學生與研究人員 　　．從事電腦應用相關專業的研究人員  

基於 Profile HMM 的第三代定序之長序列錯誤自更正演算法

為了解決機率統計的問題，作者張勛凱 這樣論述：

高通量及高精確度的次世代定序發展至今已相當成熟，但是僅有數百長度的缺點使得它難以處理複雜基因組區段。第三代定序採單分子實時定序原理，其序列長度長達數萬鹼基，能良好被應用在基因組組裝和結構變異偵測等等。然而長定序技術尚未進展成熟，其資料錯誤率高達15%左右，在高精度需求的分析 (如：基因分型) 無法與次世代定序競爭。因此近年有研究者著重研究錯誤更正演算法，目的是僅透過計算方法將現有長定序資料之錯誤率降低，提高可用程度。現行長定序錯誤更正演算法可劃分為兩大類：一是有次世代定序資料之輔助的混和式更正；二是只依靠長序列間的重疊資訊產生共識序列的自更正。由於自更正演算法不需要短定序資料，相較之下大幅節

省了定序的時間與金錢成本，成為目前更正演算法的主流。現今長定序自更正演算法的相關研究有Canu、CONSENT與LoRMA等等，在我們實測部分工具後，發現更正成效仍有進步空間，且某些工具會過度裁切甚至丟棄它們無法更正的序列，丟失定序資訊將會不易下游應用，例如導致更正序列組裝後的結果甚至不如原始序列。我們研發出一套基於機率統計模型的自更正演算法工具：Triceps，先利用對齊工具找出長序列間的重疊資訊後，使用分治法切分重疊區域，在計算出重疊序列的多重序列對齊後，以Profile Hidden Markov Model表達該多重序列對齊，並以Viterbi演算法解析出隱含狀態路徑求得共識序列，最後

再利用EM演算法重複更正，得出最有可能的共識序列。本研究使用模擬工具產生具有正確答案的資料，以不同定序深度的資料測試後，我們的Triceps在深度70下有99.89%的更正成效，在深度20仍有99%左右的表現。後續基因組裝的成效也勝過其他工具 (CONSENT、Canu與LoRMA)，其長度最高甚至有2倍的差距，具有一定的實用價值。