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機器學習的統計基礎：深度學習背後的核心技術

為了解決矩陣相乘規則的問題，作者黃志勝 這樣論述：

　　「作者在上市 IC 公司上班，每天面對 real world problems。探索如何建立輕量深度學習網路以及發展更有效率的學習方式是他每天的工作。這是一本學理及實務兼具的好工具書。」 － 中央研究院資訊科學研究所所長 廖弘源博士 推薦 　　[搭起 AI 與統計的橋樑] 　　原本統計學與人工智慧是兩個完全不同的領域，然而兩者在近代都有了新的發展進而產生連結。在人工智慧中導入機率與統計的觀念，讓電腦具有自己找出數據之間的關聯性並試圖解決問題的能力，因而出現機器學習 (machine learning) ，再加上電腦計算能力的大幅提升，解決多層類神經網路和大數據之間聯

繫性的可能，進而衍生出現今最熱門的深度學習 (deep learning)。 　　不過，大部分電腦相關科系出身的人並不熟悉統計學，因此在更上一層樓的時候容易遇到障礙。有鑒於此，小編在推出《機器學習的數學基礎》(天瓏專業書店年度暢銷第一名) 一書之後，就積極開發 AI 與統計學相關的書籍。在尋尋覓覓之後請到擅長統計與機器學習的黃志勝博士出馬撰寫《機器學習的統計基礎》，首要之務就是讓讀者不要視統計為畏途，因此在書中設計大量範例以降低學習難度，務求讀得懂、做得出來才容易吸收，進而搭好統計與機器學習的橋樑。如果自覺數學已經還給老師了也不用擔心，可以將本書搭配《機器學習的數學基礎》一併完整學習。 　

　[學會統計，由混亂到清晰] 　　本書從讀者在高中就學過的集合與機率論開始，帶您快速複習一遍，並將容易混淆之處多多舉例說明，並將以前似懂非懂的隨機變數、機率分布等觀念再解釋得更清楚。接下來就進入專有名詞特別多的統計學，這也是造成許多人暈頭轉向之處。特別是樣本估計、信賴區間、顯著水準、信心水準、t-分布、假設檢定...等讓人一個頭兩個大的主題，更是務求清楚明瞭。當然本書不可能把完整的統計學全都搬進來，此處只介紹機器學習、深度學習需要用到的統計基礎知識，縮短您的學習時間。 　　然後就進入機器學習的重頭戲，從資料前處理到迴歸、分類模型的建立，以及當數據的特徵數過多時的 PCA、LDA 統計降維法

。從類神經網路開始進入深度學習的範疇，包括前向傳遞、梯度下降法與倒傳遞學習法的手算實作，幫助讀者一步步建立深度學習的演算邏輯，並利用參數常規化解決模型過擬合 (over-fitting) 的問題。最後，導入模型評估，例如二元、多元分類模型評估指標、迴歸模型評估指標、4 種交叉驗證的方法，做為判斷模型好壞的參考依據。 　　相信讀者認真看完本書後，一定能建立起機器學習結合統計學的硬底子。當然這只是開端，期望讀者以本書為基石繼續前行。 本書特色 　　1. 打好機率與統計的基礎，快速釐清讓人容易暈頭轉向的統計理論。 　　2. 藉由大量範例說明，務求讀得懂、做得出來，才容易吸收。 　　3. 作者提

供專屬讀者天地，以及機器學習方面的文章供後續學習。  

速查!數學大百科事典：127 個公式、定理、法則

為了解決矩陣相乘規則的問題，作者蔵本貴文 這樣論述：

　　[節省時間的數學公式定理速查手冊]   　　AI 機器學習、自動駕駛、機器人、量子電腦等等都是現在經常聽到的詞彙，許多人紛紛投入這些深具未來性的當紅領域。從業者不僅僅是工程師，包括行銷或業務人員也都需要懂，至少數學邏輯觀念一定要足夠才行。   　　不過，當一般人打算重拾數學時，由於教科書的內容過於冗長，在學習上需要花不少時間，因此本書著重在重要的公式、定理、法則，讓讀者有效率的查閱，將以前學過以及職場上需要用到的數學快速複習。而且小編也會適時補充幫助理解。   　　此外，本書也適合高中生複習數學之用，省略冗長的推導過程，直接將公式定理等列出，並提醒重要觀念以及各數學主題之間的相關性。作

者在各單元也會納入一些商業、工程、影像處理、3D 動畫、AI 機器學習......等範例，讓讀者瞭解學習數學不是只會解題而已，還要知道如何應用。   　　本書亦考慮到讀者閱讀的舒適性，採用 17公分x23公分尺寸製作，版面要比坊間類似書籍為了節省成本用的 15公分x21公分來得大，文字易讀性自然提高許多，是本書貼心之處。   　　[各單元的架構]   　　本書將中學數學的各個主題獨立成單元來介紹。一開始會先對「通識學習」「工作應用」「升學考試」的重要姓分別給定 1~5 顆星的建議，星數越多就越重要。在 Point 框框內的內容是本單元快速查閱的重點整理，包括公式、定理、法則的說明，並於其後有較

詳細的解說。另外在 Business 區塊是本單元主題的應用領域舉例，可以幫助理解這些公式、定理可以用在哪些方面。   本書特色   　　● 讓需要查閱數學公式的讀者能夠快速找到，並能有效率的複習。 　　● 穿插數學在 AI 機器學習、工程與商業上的應用，讓讀者瞭解數學能如何用。 　　● 依「通識學習」「工作應用」「升學考試」的重要性給定 1~5 星等級建議。 

探討海運承攬業導入資訊分享平台之關鍵因素

為了解決矩陣相乘規則的問題，作者葉柄伸 這樣論述：

台灣為典型海島型經濟，整體經濟成長動能需要依賴國際市場主要商業夥伴的訂單來帶動產業發展，特殊的地理位置及早年定位因素、海港等交通建設皆發達。因外銷貿易導向，故國內海運產業發展蓬勃且有很大的市場空間，因應中小企業數量眾多、操作彈性靈活的海運承攬業者快速發展，由早期少數幾間大型業者、後續不斷有資深經理人及具豐富實務經驗的創業者如雨後春筍出現。自西元1986年開始正式接受登記、至今已經近九百間，競爭強度之大、讓使用者對於其生態及市場價格資訊熟悉度高，造成承攬業者間差異性縮小、競爭優勢及獨特性不再，讓競爭間趨白熱化、更執著於價格戰。而全球指標性物流承攬業者雖也受到價格戰的波及，但日漸著重於資訊及軟體

面的加強、以區隔出不同的市場，專注於重視服務品質、高附加價值的運輸，提高進出口廠商的黏著依賴度。台灣身為全球經濟供應鏈大國之一，也免不了要歷經一段轉型期本文將以文獻探討及收集相關資料來說明資訊平台的重要性及具體的定義，結合海運承攬業產業的基本特性並蒐集近年來的趨勢變化資訊和實務營運上所碰到的困難，說明資訊分享平台的必要性及建構上影響的因素、關聯性。從實務幾個構面來問卷討論的變數，透過與海運承攬業從業人員及熟稔該產業的專家意見。歸納出實務操作導入新系統平台時，所需要先解決或著力的重點。將針對下列六大構面：1. 航線及解決方案 2. 艙位及價格 3. 文件 4. 人員 5. 電子商務。進行剖析與探

討並提出作者觀點。