自動機理論的問題，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

機器學習基礎

為了解決自動機理論的問題，作者（美）梅爾亞·莫里 這樣論述：

本書從概率近似正確（PAC）理論出發探討機器學習的基礎理論與典型演算法，包括PAC學習框架、VC-維、支持向量機、核方法、在線學習、多分類、排序、回歸、降維、強化學習等豐富的內容。此外，附錄部分簡要回顧了與機器學習密切相關的概率論、凸優化、矩陣以及范數等必要的預備知識。 本書重在介紹典型演算法的理論支撐並指出演算法在實際應用中的關鍵點，注重理論細節與證明過程，可作為高等院校機器學習、統計學等課程的教材，或作為相關領域研究人員的參考讀物。梅爾亞·莫里（Mehryar Mohri）紐約大學庫蘭特數學科學研究所電腦科學與數學教授，同時任谷歌研究院的研究顧問。主要研究方向包括

機器學習理論和演算法、語音處理、自動機理論和演算法、自然語言處理、計算生物學等。曾在AT&T實驗室研究部擔任部門主管和技術負責人。他是多個核心加權自動機和有限狀態機演算法的作者，在將加權有限狀態機應用於語音識別和自然語言處理方面做了開創性的工作。 阿夫欣·羅斯塔米扎達爾（Afshin Rostamizadeh）谷歌研究院高級研究員。他擁有紐約大學電腦科學博士學位，加州大學伯克利分校電子工程與電腦學士學位。 阿米特·塔爾沃卡爾（Ameet Talwalkar）卡內基·梅隆大學機器學習系助理教授，同時還是AI初創企業Determined AI的聯合創始人和首席科學家。他擁有紐約

大學電腦科學-機器學習博士學位，還曾是加州大學伯克利分校電子工程與電腦系博士后研究員。

自動機理論進入發燒排行的影片

隨機確定有限狀態自動機的最小化

為了解決自動機理論的問題，作者陳柏宇 這樣論述：

確定性有限自動機 (DFA)M具有多個狀態、一個初始狀態、幾個（可能為零）接受狀態、一個有限字母集Σ、一個轉移函數δ，當輸入一個狀態和Σ中的一個字符時，δ會輸出一個狀態。DFA開始時處於初始狀態，給定任何輸入字串s∈Σ*，並一次讀取s中的一個字符c。處於狀態q並且在讀取字符c∈Σ時，M進入狀態δ(q,c)。如果給定輸入s，M最後進入接受狀態，那麼我們說M接受s，反之則我們說M拒絕s。我們研究了具有均勻隨機轉換函數的確定性有限自動機的最小化。我們的實驗表明，除非接受狀態的比例非常接近 0% 或 100%，否則大約 20% 的狀態是冗餘的。

心理學原理（全三卷）

為了解決自動機理論的問題，作者（美）威廉·詹姆斯 這樣論述：

《心理學原理(套裝共3冊)/心理學經典譯叢》是美國著名心理學家、哲學家、哈佛大學教授威廉·詹姆斯的代表作。它既是當時實驗心理學研究成果的基本總結，又是詹姆斯機能主義（或實用主義）心理學思想的集中體現。《心理學原理(套裝共3冊)/心理學經典譯叢》不僅被視為心理學的經典著作，而且被公認為美國機能學派興起的里程碑。書中所列主題包括大腦的功能、習慣、心理學的方法和陷阱、思想之流、自我意識、注意、概念作用、辨別和比較、記憶、感覺、知覺、推理、本能、情緒、意志等，大致確定了以後百餘年來心理學研究的範疇。這部巨著已經被翻譯成法、德、意、俄和西班牙等幾十種文字。

應用細胞自動機分析土地利用變遷與輔助地表溫度預測

為了解決自動機理論的問題，作者劉騰鍇 這樣論述：

土地的人為活動與地表溫度息息相關，若能先知道某處的地表活動是如何變化的，就有機會預測該處的地溫變化，而俗話說預防勝於治療，若能盡早發現土地會有溫度升高的現象而提早防範，就能使都市發生熱島效應的機率下降。本文以國土利用調查資料預測土地利用的變遷，了解土地的利用的變化趨勢，使其成為預測溫度模型中的因子，並且蒐集影響溫度的相關因子如: 地形、太陽輻射、天空可視率及前述預測之土地利用等，作為預測地溫模型之變數，最後將預測的溫度與使用MODIS與Landsat 8遙測影像反演出的地表真實溫度進行比較。預測土地利用的變遷模型以104年、106年做為樣本年，預測出108年之土地利用，模型以多層感知器(mu

ltilayer perceptron, MLP)與細胞自動機(cellular automata, CA)結合，產生108年預測結果後，以真實之國土利用調查資料驗證模型的正確率，得出總體精度為89.54%，Kappa值為0.8729，屬幾乎完全吻合；再以106年與預測的108年，預測110的土地利用。預測地表溫度模型以104年、106年做為樣本年，預測出108年之地表溫度後；再以106年與預測的108年，預測出110的地表溫度，使用迴歸模型最小平方法(ordinary least squares, OLS)求出誤差後，以Moran’s Ⅰ與配適法檢定，以分析應使用空間誤差迴歸模型(spati

al error model, SEM)或空間落遲迴歸模型(spatial lag model, SLM)為適合方法。最後將預測的地表溫度成果使用均方根誤差(root-mean-square error, RMSE)與MODIS、Landsat 8影像反演出的地表真實溫度進行差值比較，確認預測的成果。得出108年MODIS的RMSE值OLS為0.73度，SEM為1.27度；108年Landsat 8的RMSE值OLS為18.62度，SEM為19.23度，成果顯示OLS皆具較好之預測成果，因此做為最終預測110年地表溫度的模型。本研究期望透過研究之數據與成果，做為人們進行土地開發前對溫度變化影響

之評估，以及是否以其他的方式管制土地之使用，提供未來公部門行政上的決策。