機率計算的問題，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

機器學習聖經：最完整的統計學習方法

為了解決機率計算的問題，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  

機率計算進入發燒排行的影片

反向房屋貸款加上長期照顧定價評估

為了解決機率計算的問題，作者馬少鈞 這樣論述：

現今許多已開發國家都已進入高齡化社會，面臨到老年人口的扶養問題。為了解決這個困境，許多國家政府都在推動反向房屋貸款(Reverse Mortgage，RM)，可以讓老人將自己擁有的房產轉換成養老使用的年金，減少青壯人口的扶養負擔。而RM無法考慮到借款人的身體狀況，例如：可能生病或有慢性疾病需要人照顧，因此本篇論文以RM為基礎加上長期照顧(Long-Term Care，LTC)，評價具有提前解約選擇權RM加上LTC的公平價值。本論文假定利率期限結構服從Hull-White Model；狀態轉換機率引用 Kalbfleisch and Lawless (1984) 和傅鈺婷(2020)所計算出的

轉換機率；房屋價格使用為幾何布朗運動並假設利率與房價具有相關性。本篇論文提供兩種方式來計算公平可貸成數，一種為有將狀態細分(健康、輕度身障、中度身障、重度身障、極重度身障及死亡)，另一種是將狀態分成有無自理能力，以提供資料不足時，可以用不同的方式計算公平可貸成數。本篇論文對於合約的假設為，當借款人進入無自理能力(極重度身障)或死亡，則合約就終止。本篇論文除了計算RM加上LTC的公平可貸成數以外，還另外分析了不同參數（如：房價波動度、利率波動度、利率房價相關係數、平均利率水準、利率均值回歸率、保費率、房租率、解約懲罰金比例、長照成本、預定利率等）變化下的敏感性分析。本篇論文研究結果顯示，在無解約

情況下，使用兩種方式所計算出來的可貸成數相同，但若加入解約選擇權，使用狀態細分的可貸成數會低於只將狀態分成有無自理能力的，因為借款人在不同身體狀態會有不同的解約決策提高解約權的價值，保險公司須調低可貸成數來因應，此外，在有繼承人的狀況下，借款人不會有解約的動機，所以不影響可貸成數評價結果。

圖解有趣的生活統計學：零概念也能樂在其中!真正實用的統計學知識

為了解決機率計算的問題，作者佐々木彈 這樣論述：

圖解統計學的不可思議 原來統計學與我們這麼近！   無論是文組生、初學或再學者， 零知識也能輕鬆看懂！   　　一般人哪需要統計學？其實生活中處處都有！ 　　●如何了解傳染病的流行情況？ 　　●如何計算電視的收視率？ 　　●颱風預測圖的圓圈是怎麼畫出來的？ 　　●民意調查跟街頭問卷調查有什麼不同？ 　　●買彩券要贏回多少錢才能算中獎？   　　深入淺出、豐富圖解 　　令人恍然大悟的統計學原理！ 　　讓你明天就想暢聊的88個統計學話題！ 　　本書用最淺顯易懂的圖文搭配，  　　講解對現代生活中最實用的統計知識！   　　拋開過往的成見，別再對統計學望之卻步！ 　　再給自己一次機會重新認識統計

學！

轉錄本表達量量化演算法之變數評估及其模型改良

為了解決機率計算的問題，作者莊凱鈞 這樣論述：

準確地量化轉錄本表達量幫助了解在不同環境條件之下，哪些轉錄本有表達以及表達量多寡。在使用RNA-Seq產生的讀數進行轉錄本表達量量化的研究之中，目標是要辨識出每一條讀數來源於哪一個轉錄本，而困難之處在於當讀數產生自轉錄本們之共有序列時，便會難以辨認。現有之量化演算法大多使用Expectation-maximization (EM)演算法以得到優化後之轉錄本表達量，於每一次迭代，參數會被計算並且用以更新轉錄本表達量。目前主要有兩類量化演算法：alignment-based類方法以及alignment-free類方法，準確度差異主要來自是否簡化用於優化讀數分配之參數，參數可直接透過所有讀數及來源

轉錄本之對齊機率計算，此類方法準確度較高，但執行時間較長；亦可將讀數聚在一起，聚合這群讀數之轉錄本-讀數對齊機率成單一個權重，從而簡化用於優化之參數，採用此簡化策略之量化演算法執行時間較快，但相對會損失一些準確度。我們統整了現有量化演算法之共同變因，分析這些變因之核心概念，接著提出這些變因之潛在問題，並且透過資料集對於這些潛在問題進行驗證。最後，基於ㄧ個低執行時間且高準確度之現有量化演算法，我們對於這些潛在問題提出解決方法並進行改良，以更準確地量化轉錄本表達量。