2021 20本教你讀懂貝氏統計的商業法典,讓你不再喊窮!

作者:秋庭伸也杉山阿聖寺田學

★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★ 與其害怕被AI取代, 不如學會機器學習,讓AI為你所用!   ★日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1   .針對各類機器學習全圖像化,深入淺出的機器學習入門書   .詳解各種機器學習演算法的概念和用途,學會如何選對演算法   .所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼,讓你現學現用   【什麼是機器學習?】   人工智慧(AI)、機器學習、深...

作者:涌井良幸涌井貞美

~日本國小到高中正規課程,人人都會的統計學!~ 61堂統計課,範圍涵蓋「初、中、高等統計學」 以及進階「多變量分析」、「貝氏統計」,助你成為獨立趨勢分析家!   【精彩內容】   ◎第1章:了解統計學的基礎   ◎第2章:敍述統計學   ◎第3章:統計學必備的機率知識   ◎第4章:推論統計學的內容   ◎第5章:深入了解統計學   ◎第6章:將關係科學化的統計學(多變量分析)   ◎第7...

作者:佩德羅.多明戈斯

★亞馬遜AI與機器學習類暢銷榜 第1名 ★亞馬遜數學與統計類暢銷榜 第1名 ★亞馬遜資訊理論類暢銷榜 第1名 ★CNN、《新科學人》、《經濟學人》、《柯克斯書評》等多家媒體推薦報導 ★比爾.蓋茲年度選書!   揭開大數據、人工智慧、機器學習的祕密,   打造人類文明史上最強大的科技——終極演算法!   有一個終極演算法,可以解開宇宙所有的祕密,   現在大家都在競爭,誰能最先解開它! ...

作者:吳明隆、張毓仁

  本書是《結構方程模式》的系列叢書之三。內容以實例方式解析AMOS於SEM的應用,包括模型界定與模型適配的判別、驗證性因素分析、形成性指標與反映性指標的實例、潛在及混合變項的路徑分析、多群組SEM分析、貝氏估計法的應用等,全書以深入淺出的方式,以不同實際案例說明SEM的各種應用,是一本SEM量化研究的參考用書。   以不同實際範例完整而有系統的介紹AMOS於SEM實務應用的技巧,解析模型界...

作者:松原望

  ~用EXCEL和四則運算來認識「貝氏統計學」~   獻給「數學不好」或就讀「文組」,   卻想跟上人工智慧時代的人!   ★了解「機率」,就可以看見一個大部分的人都看不見的新世界!   對於許多上過統計課的學生而言,   貝氏定理既又熟悉又陌生,課程結束後,也是一知半解。   然而貝氏定理卻是「人工智慧」及「專家系統」,   不可或缺的AI時代應用工具。   貝氏定理是一種簡潔明快...

作者:奈特.席佛

2008年美國總統大選,他成功預測歐巴馬勝選。50州個別選舉結果,49州預測正確。35席參議員的勝選者,則全部猜對。2012年,他再次成功預測歐巴馬勝選,這次,50州全部命中。   他開發的棒球預測系統精準無比,  被知名棒球評論媒體收購。  他個人更曾運用統計預測的專才,  在德州撲克賭局賺進上千萬元。   他是奈特.席佛,  當代最受矚目的統計與預測鬼才,  首次公開精準預測的黃金法則,...

作者:栗原伸一丸山敦史

~馬雲:「現代極端缺乏大數據人才」~ 統計學是科學的文法,更是「大數據時代」穩操勝券的基本功。   「我有信心,本書可謂史上最簡單明瞭的統計學書籍!」——作者 栗原伸一   前些日子,紐約時報送給即將畢業的大學生一篇報導,標題如下:   「今天我只對即將畢業的你們說一句話,那就是『統計』。」   Google首席經濟分析師提及「今後十年最有吸引力的工作將是Statistician(統計專...

作者:陳耀茂

  本書的特色是收錄的內容甚為豐富,舉凡工程上所需的統計方法均有涉獵,譬如像是貝氏統計、機率分配、變異數分析、迴歸分析、無母數統計等各章的內容,均列入其他書中並未提及但又很常用的方法,儼然可當成統計手冊一般,方便查閱使用。      另一特色是省略冗長的文字說明,而改以精簡的要點方式來掌握,同時各定義、定理之後均有豐富的例題解說,可加強學習效果。      書中將所提供的例題按難易度以幾顆星...

作者:古永嘉楊志清

  現今的生活環境,從政府、社會、經濟、產業、企業、投資與消費,時時刻刻都充滿著大量複雜、多元且具相關性的數據資料,如何運用各種分析工具,將資料從簡單的描述整理到深入地推論分析,以得到有效的管理決策及績效,是一項充滿挑戰的課題,也是各層級組織努力追求的目標。而「統計學」的產生,就是建立在數據分析的基礎上,研究如何將複雜資料轉化為有效管理的重要工具。就時序而言,統計學自17 世紀中葉產生後,已...

作者:楊士慶陳耀茂

  統計學是一門實際的學問,貝氏統計學也不例外。廣泛加以利用,它的真正價值才得以發揮,只是當作一部分專家的工具所使用,實在有些可惜,期望它可在各種領域中受到許多人的利用。   本書是針對貝氏理論以及以它發展而成的貝氏統計學,以容易理解的方式去解說它的基礎的一本入門書。為了使幾乎不具有統計知識的人也可理解,使用具體例子且以插圖的方式解說,並且,許多貝氏統計學的解說書所省略的計算式,也儘可能不...

作者:Joel Grus

  從事資料科學方面的工作時,活用各種相關函式庫、軟體框架、模組、工具包是很好的做法,但如果原本完全不懂資料科學,從頭開始也是一種不錯的做法。本書將採取土法煉鋼從頭學起的方式,帶領讀者認識與資料科學相關的許多工具與演算法。   你只要具備基本的數學能力,以及程式設計的基礎,本書就可以幫你在遇到相關的數學與統計知識時,不至於感到害怕,而且還能讓你學會一個資料科學家所需具備的相關駭客技術。如今...

作者:任立中陳靜怡

  在資訊爆炸、瞬息萬變的時代,消費者的一舉一動都能被記錄下來,如何從浩瀚似海的大數據中找到貼近消費者偏好的行銷手法,將個人的潛在偏好轉換為實質的購買行為,成為現代行銷人的重要課題。本書遵循理論、模型、預測、決策等四大步驟,以深入淺出的方式探討重要的個人化行銷議題,包括:   本書協助行銷學者從行銷的「原點」出發,進而展望行銷未來趨勢的變化。對於初次接觸行銷的學生,本書將是一個重要的行銷起...

作者:北中南榮總與國內高齡醫學專家等21位醫師

高齡者常見病症/就醫/用藥/營養/運動/生活照顧指南 面對超高齡社會,提供全方位身心靈照護知識   老,是一門高深奧妙的學問,包含老人自己與照護者都必須學習與認真看待!   老年人的健康照護重點為多重疾病健康管理與失能預防,以提升整體生活品質、回復最大生活功能為目標~   在老年醫學的分類中,65歲以上即稱為「老年人」,但在目前平均年齡已達到80歲的狀況下,老年人又被分為三類:初老(6...

作者:陳耀茂

  不管在哪種的研究領域中,⎾沒有證據的主張⏌是不被重視的。沒有證據時,就變成了⎾終究是使用者個人的意見⏌而已。   藉由適切的方法分析數據,才可導出結論。也就是說⎾根據⏌=⎾數據⏌。⎾基於根據的主張⏌=⎾適切地分析數據得出的結論⏌。試著收集研究領域中的數據,提出⎾有根據的主張⏌吧。   然而與數值數據為中心的實驗有所不同,在工業調查中,取決於問項是名義數據、順序數據、數值數據等,經常要...

作者:涌井良幸涌井貞美

  ◎新技術或是新商品的效能,被人批評說只是偶然,你怎麼證明自己?   ◎「本公司年終獎金平均六個月」,老闆沒撒謊,為什麼員工根本不可能領到?   ◎形狀不規則的一小塊建地,我怎麼精確計算面積?   ◎經濟成長GDP很難保一,但餐飲業整體營收卻大幅成長兩成,   所以餐飲業值得投入?其實,這是臺灣年輕人低薪的原因。為什麼?   統計可以告訴你。   在網路時代,只要會用電腦和讀取工具,就...

作者:詹姆斯‧瑞卡茲

  高踞《紐約時報》、Amazon 商業類暢銷書榜!   獨家收入全球中文繁體版序,特別為台灣讀者而寫!   瑞卡茲大膽預測:儘管體質強健,台灣將無法倖免下一波全球金融危機的反應效應。尤其當權者隱瞞大眾真相?一場金融災難即將到來!   你的財產,做好面對衝擊的準備了嗎?   暢銷書《下一波全球貨幣大戰》《下一波全球貨幣大崩潰》作者瑞卡茲最新巨作   揭露全球權勢階級的陰謀:開始囤積現金,在危...

作者:豊田秀樹

  本書是將稱為共變異數構造分析(CSA;Covariance Structure Analysis)或結構方程模式(SEM;Structural Equation Modeling)的數值統計手法,使用AMOS徹底有效活用的一本書。   在畢業論文或報告中決定使用共變異數構造分析與急用的人,只要閱讀第一章即可。第一章的內容即可選用AMOS進行共變異數構造分析;   第2章與第3章是為了想仔...

作者:張曉明

◎ 用最淺顯的例子說明最重要的公式 ◎ 以初學者的角度出發,不再被數學擊敗   全書分為「線性代數」、「機率」和「最佳化」等3篇,共21章,涵蓋了人工智慧領域中重要的數學知識點。   本書寫作風格通俗有趣,讀者可在潛移默化中掌握這些數學知識以及相關的程式設計操作,並能從專案的角度深刻理解數學在其中的扮演角色和魅力。   第1篇    線性代數   介紹向量、矩陣的概念和運算,並透過向量...

作者:林進益

✎為實作派的你而寫——翻開本書,即刻上手! ✔提供完整程式語言,對照參考不出錯 ✔多種程式碼撰寫範例,臨陣套用、現學現賣   未來的國際通用語言只有一種——程式語言。FinTech強勢佔領金融市場,想在瞬息萬變的財金領域脫穎而出,就要具備程式語言邏輯的知能。   ●打造沉浸式R語言的學習環境   本書用統計學觀點,檢視實際的財金時間序列資料,臨場感十足。讀取、計算、模擬、編表或繪圖,皆詳...

作者:朱蘊金廣

  本書計劃對具備微積分知識並主修數學、統計、工程、和科學(包括資訊科學、生物科學、醫藥科學和管理科學)的學生介紹機率與統計推論。它嘗試呈現機率與統計推論的內涵並藉由大量的範例來介紹機率與統計推論之各式各樣的可能應用。   本書的前四章包含了大多數統計學家都相信提供了機率以及單變量和雙變量的離散型與連續型的機率分配之優良課程內容。在第5章裡,這些概念被推廣到許多隨機變數,尤其是那些互相獨立者...


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