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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

為了解決聯合機率 條件機率的問題，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。

聯合機率 條件機率進入發燒排行的影片

基於全球資料庫的土壤動力參數估算

為了解決聯合機率 條件機率的問題，作者游易宸 這樣論述：

近幾年，大數據分析應用在各個領域都有相當顯著與卓越的成果。前人所提經驗式中設計參數往往不能透過簡單且便宜的室內或現地試驗直接取得，而且經驗式在使用上會受到土壤種類與地區的影響，其所推估值會存在許多不確定性。因此，本研究希望藉由大數據分析來預測土壤在受到地震作用下其動力參數(剪力模數與阻尼比)，如此能有效降低推估值的不確定性。藉由前人文獻回顧去蒐集現地或室內試驗所得之動力參數，與此同時將其他重要土壤參數與試驗參數一併蒐集，以此建立分析所需的資料庫，並將資料庫大致已針對預測設計參數的不同分為三部分。對於設計參數最大剪力模數(Gmax)與非線性曲線資料庫而言，皆以殘差做為資料庫參數，殘差的計算是建

立在設計參數的轉換模型之上，透過實際收集的真實設計參數數值與預測之設計參數數值(透過轉換模型所計算出來)之間的差值所計算出來。預測土壤非線性曲線之轉換模型部分，以前人所提出雙曲線模型及參數作為轉換依據來計算殘差;而預測最大剪力模數之轉換模型，以前人之轉換模型做轉換之依據。第三部分為剪力波速資料庫，這資料庫希望能囊括現地試驗得到的剪力波速與其他現地試驗參數間關係，做現地場址的預測，資料庫參數包括:剪力波速(Vs)、垂直有效應力(σv0’)、標準貫入試驗N60、錐貫入試驗錐尖阻抗(qT)。接下來將會利用層級貝氏模型來學習參數間的相關性並捕捉資料庫中的場址特性，搭配目標場址有限的調查資訊便能推估出未

知資訊的分佈。過程中將使用Johnson分布系統、吉普斯取樣法、貝氏分析與自相關函數等理論與概念，從最後之結果發現層級貝氏模型能夠有效降低預測出目標場址的動力參數的不確定性，藉此方法就能更加準確地去設計大地結構物並且節省工程材料成本。

基礎統計學(四版)

為了解決聯合機率 條件機率的問題，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。

土壤參數的大數據分析–著重於模數和靜止土壓力係數

為了解決聯合機率 條件機率的問題，作者郭明杰 這樣論述：

大地工程中，設計參數通常無法從簡單的試驗取得，實務上常使用前人提出的經驗式從便宜或是方便取得的參數來推估，該推估值存在著許多不確定性，故本研究的目的為：藉由大數據分析來預測土壤的模數(modulus)以及靜止土壓力係數(K0)，如此便能夠有效地掌握不確定性。 首先，藉由文獻回顧去蒐集現地或室內試驗所得之模數及靜止土壓力係數，與此同時也將其他土壤參數一併蒐集，以此建立龐大資料庫，再篩選出我們想要探討相關性的參數，對於無凝聚性土壤而言，包含：孔隙比(e)、相對密度(Dr)、正規化垂直有效應力(σv’/Pa)、正規化預壓密應力(σp’/Pa)、靜止土壓力係數(K0)、正規化排水楊氏模數[(E

d/Pa)×CN]、孔隙水壓常數(Bq)、正規化錐尖阻抗[(qT-σv)/Pa×CN]、正規化SPT-N值(N60×CN)以及DMT之側向應力指數(KD)；對於凝聚性土壤而言，包含：液性限度(LL)、塑性指數(PI)、液性指數(LI)、正規化垂直有效應力(σv’/Pa)、正規化預壓密應力(σp’/Pa)、正規化不排水剪力強度(Su/σv’)、靜止土壓力係數(K0)、正規化不排水楊氏模數(Eu/σv’)、孔隙水壓常數(Bq)、正規化錐尖阻抗[(qT-σv)/σv’]、正規化SPT-N值[N60/(σv’ /Pa)]以及DMT之側向應力指數(KD)。 接下來將會利用層級貝氏模型來學習參數間的

相關性並捕捉資料庫中的場址特性，搭配目標場址有限的調查資訊便能推估出未知資訊的分佈。過程中將使用Johnson分布系統、吉普斯取樣法及貝氏分析中的共軛條件。結果顯示：層級貝氏模型能夠有效且精準地預測出目標場址的模數及靜止土壓力係數，於可靠度觀念下就能更加準確地去設計大地結構物並且節省工程材料成本。