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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

為了解決條件機率算法的問題，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。

條件機率算法進入發燒排行的影片

轉錄本表達量量化演算法之變數評估及其模型改良

為了解決條件機率算法的問題，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。

基礎統計學(四版)

為了解決條件機率算法的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：

　　本書內容有三大單元, 共計十六章 　　(1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 　　(2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 　　(3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章   　　本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 　　習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 　　輸入書號1H28，即可找到下載處。

前期崩塌與因子重要性於崩塌潛勢評估模型表現之研究

為了解決條件機率算法的問題，作者葉宗鑫 這樣論述：

台灣位處板塊交界帶，山坡地比例約占全島的74%，在921大地震後使原本脆弱的地質更加不穩定，加上全球受極端氣候影響加劇，從海棠、敏督利、辛樂克颱風，到後來的莫拉克颱風等超級強颱的頻繁出現，引發山區崩塌和土石流災害，造成生命財產的損失。由此可知，當務之急就是能針對山坡地的易崩特性加以預測、警戒，並在天災來臨前提前預警，是未來在坡地災害管理中最重要的課題。前人的研究花費大量心力於平衡資料和不平衡資料的分析，但其結果顯示出平衡資料(1:1)擁有較優異的預測表現；而在因子的選用上，則是以6個地文因子加上前五年崩塌地占比和雨量因子去做訓練以及驗證。為了增加預測模型的準確性，本研究於平衡資料(1:1)上

做更深入的研究。至於在崩塌因子的方面，則是先新增地文因子，再透過隨機森林(RF)演算法找出最具影響力之因子，做出排名跟比重，最後將前幾名的因子提出，另外建模，並和前人研究做比較，取得準確性較高的預測模型。根據研究結果可以發現，挑出重要因子後，會將各個因子的影響力放大，使得整體預測模型的準確度上升。因此，為了得到更加優秀的預測模型，需將不同模型中同為重要性高的因子取出並額外建立出擁有最高準確度之模型，而經過驗證後也證實該模型確實有最好的Accuracy，不過卻導致Precision或Recall兩種指標的數值起伏不定的問題，其原因會於本文中做更深入的探討及分析。依研究成果顯示，15因子之崩塌預測

模型之驗證結果呈現出最佳的品質指標數值，而該模型之因子數與前人研究相比更是減少了許多，不僅大幅降低前處理的製作時間仍能保有其準確率，並驗證前期崩塌因子的重要性。因此在後續崩塌潛勢評估的分析，應納入前期崩塌因子，與驅動因子(雨量)一同建立適合防災應變運用之評估模型。