機率分佈的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

打好AI的基礎：一探機器學習底層數學運作

為了解決機率分佈的問題，作者雷明 這樣論述：

★★★★★【機器學習】、【底層數學】★★★★★ 數學是科學之母，想在AI領域發光發熱，先要打下穩固的數學基礎！ 　　本書技術重點 　　✪一元多元函數微積分 　　✪線性代數、向量、矩陣分解 　　✪偏導數、漢森矩陣、雅可比矩陣、無窮級數 　　✪最佳化方法、泛函數極值與變分法 　　✪機率統計理論、柴比雪夫不等式 　　✪資訊理論、交叉熵、條件熵 　　✪隨機過程、馬可夫過程、高斯過程 　　✪圖論、拓撲排序演算法、拉普拉斯矩陣 本書特色 　　◎完美圖解，通俗易懂 　　本書對數學知識採取圖解演示。透過圖解，許多問題都變得簡單，一點就通。 　　◎生活化的實例，簡單又有趣 　　例如隨機過程的典型代表

，馬可夫過程（Markov Process）的章節中，作者就用了天氣與降雨這種生活化的例子講解，拉近讀者與知識的距離。 　　◎深入淺出，透析本質 　　機器學習的數學知識難度不低，許多概念的定義讓讀者難以理解。本書透過點出關鍵的地方，讓讀者一看就豁然開朗，推導再也不是問題。 　　◎機器學習、數學，相輔相成 　　本書從機器學習的角度講數學，又從數學的角度講機器學習，言簡意賅、知識滿點、循序漸進，是你學習機器學習的最好夥伴。  

機率分佈進入發燒排行的影片

一個十位元每秒兩千萬次取樣帶冗餘位逐漸趨近式類比數位轉換器

為了解決機率分佈的問題，作者徐志豪 這樣論述：

如今電子產品除了要效能好，亦追求低功耗與輕薄短小，由於半導體製程技術的進步，帶動了積體電路設計的成長，許多低功耗的晶片得以實現，在眾多類比數位轉換器中，逐漸趨近式(Successive-Approximation)由於大部分元件皆由數位邏輯電路所構成，且整個電路僅需一組比較器即可，大幅地降低了資料轉換所需的功耗。本論文完整製作一個10-bit 20MS/s SAR ADC，架構採用分段式電容陣列數位類比轉換器，使用TSMC 0.18um 1P6M CMOS製程，電源供應1.8V，輸入頻率為1.97265625MHz進行模擬，訊號雜訊與失真比(SNDR) 60.71 dB，有效位元數(ENOB

) 9.79-bit，功耗0.92 mW，品質因數(FOM) 52f J/conversion-step，核心晶片佈局面積0.31*0.21〖mm〗^2，晶片總佈局面積1.163*1.169〖mm〗^2。最後設計規格同樣為10-bit 20MS/s SAR ADC，架構改成帶冗餘位演算法，將MSB電容拆解並分配至原電容陣列中，達到電容切換速度的提升，並在栓鎖電路前加上一級前置放大器，用以降低誤差，提高比較器的精準度。使用相同製程與輸入頻率進行模擬，訊號雜訊與失真比(SNDR) 61.93 dB，有效位元數(ENOB) 9.99-bit，功耗3.024mW，品質因數(FOM) 148.7f J/

conversion-step。關鍵字：逐漸趨近式類比數位轉換器；分段式電容陣列；帶冗餘位演算法

只要 Excel 六步驟，你也能做商業分析、解讀數據，學會用統計說故事：競爭分析、定價策略、營運管理、效益評估

為了解決機率分佈的問題，作者三好大悟 這樣論述：

　　統計學教授審訂、Excel 生手實測操作，保證一定看得懂、做得到 Excel 資料分析！ 　　數據科學家尹相志：基於數據驅動的決策，本書不是跟你談概念，而是用 Excel 帶著你落地實現。 　　「資料科學家的工作日常」版主張維元：想進入商業分析但不知從何下手嗎？跟著這本書六個步驟，掌握 Excel 分析力！   　　機器學習、人工智慧、數位轉型這些詞彙充斥在生活中，許多企業也真正感受到資料分析的重要性跟必要性。新冠肺炎（COVID-19）疫情大流行的影響，也加速企業對於 IT 化、數位轉型的推動。身處如此時代浪潮中，想必不少讀者深感自身對於業務上資料分析的認知與操作略顯不

足吧。   　　然而，資料分析一定要學新的程式語言？每天上班都這麼忙碌了，哪來時間？有沒有一本書輕鬆切入資料分析，又能馬上在職場商業應用派上用場呢？   　　這本書要告訴你：只要手邊的 Excel，你也可以用資料分析做出商業決策。即使是統計學當中較難的假設檢定，也只需要 6 個步驟，即可完成。不僅如此， Excel 還可以做到迴歸分析、數學最佳化更高段的資料分析，讓你可以在競爭分析、定價策略、營運管理、效益評估等脫穎而出。 　　 　　此外，我們還要告訴讀者更根本的問題：究竟為什麼一定要作資料分析，以及該怎麼配合目標進行資料分析比較好。大數據分析當道，感覺好像很多資料就能

解決問題。然而事實上，資料再多都是死的，你要會的是用資料分析講出最具吸引力的故事、拿出最有說服力的提案。   　　現在，是你用 Excel 活用資料分析技術，學統計用大數據說故事，擺脫複雜程式，開創薪實力。    本書特色   　　● 國立政治大學統計學系助理教授 周珮婷 審訂 　　● 適用 Excel 2021 以及 Excel 2019 　　● 直擊統計基本思維，拒絕滿滿數學理論，你一定看得懂 　　● 生手實測全書 Excel 操作步驟，你一定做得出來 　　● 全彩圖解資料分析，資料科學小白、沒修過統計、不曾寫過程式，你也能成為資料科學家 　　●

範例資料集改編自實際商業問題，免費下載，讓你資料分析很有感 　　● 底線標示重要觀念，粗體標示重要名詞，讓你不會迷失在資料分析的名詞大海中 　　● 施威銘研究室監修，小編適時提供額外補充資料，讓你的資料分析技術可以更上一層樓   好評推薦（依姓名筆劃順序排列）   　　數據科學家 尹相志 推薦 　　「資料科學家的工作日常」版主 張維元 推薦

探索智慧物聯網研究：文獻計量分析與主題建模方法

為了解決機率分佈的問題，作者吳慶福 這樣論述：

為清楚勾勒出智慧物聯網研究發展樣貌，本研究探索Web of Science 1975年至2021年5,436篇「智慧物聯網」為主題的文獻。經文獻計量分析發現：(1)文獻出版年份為2012-2021年，2012-2016年為生長期，2017-2021年為發展期；(2)《IEEE Internet of Things Journal》是AIoT議題最具影響力的期刊；(3)‪中國大陸、美國、印度發表篇數分居前3名，臺灣位居第9名；(4) AIoT文獻可區分「工業4.0管理、智慧城市治理及未來挑戰」等7個集群。以潛在狄利克雷分佈(Latent Dirichlet allocation, LDA)發現

文獻聚焦在「智慧醫療」等6個主題。綜觀文獻計量分析關鍵字共現聚類，以及LDA潛在主題重點，均關注智慧醫療、工業4.0、資通安全及隱私保護的議題。就AIoT國防應用，提列「智慧物聯網多元軍事應用」等2項建議，並對國軍人事等8個業務工作面向，提供「人才招募客服聊天機器人」等21項AIoT可行方案，藉由導入智慧物聯網，提升智慧國防戰力，帶動全民支持及參與國防。透過上述研究發現，以及文獻計量分析、LDA主題建模的分析過程，可有效探討智慧物聯網研究，迅速掌握領域研究樣貌，並且提供後續相關研究納為參考與指引。