函數例子的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

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

為了解決函數例子的問題，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。

函數例子進入發燒排行的影片

強健區間支援向量區間回歸網路之建模

為了解決函數例子的問題，作者楊竣宇 這樣論述：

在現實應用中，人們常常在處理符號區間的數據，這些數據往往都包含著雜訊或離異點。為了克服這些問題，我們利用區間輸入資料之支援向量回歸（Support vector regression with interval inputs, SVRI2）的方法，它是將豪斯多夫距離法（Hausdorff distances）納入高斯核心函數（Gaussian kernel functions）內當作區間輸入資料的區間核心（Interval kernels），並可以提供區間支援向量區間回歸網路（Interval support vector interval regression networks, ISVI

RNs）較佳的參數產生初始結構，增加有效的學習。在論文中，我們加入強健概念在區間支援向量區間回歸網路（ISVIRNs），在此稱為強健區間支援向量區間回歸網路（Robust interval support vector interval regression networks, RISVIRNs）。它是利用判斷式來決定資料點是否為區域離異點，並進行拉回初始結構所產生的中心線上；否則不做任何拉回動作。模擬結果顯示，我們提出的強健區間支援向量區間回歸網路（RISVIRNs）可以得到滿意地結果，並且能更精確地預測未來曲線。

計量經濟學：理論、觀念與應用(二版)

為了解決函數例子的問題，作者周賓凰 這樣論述：

　　本書分四大部分：第一部分介紹計量經濟學的統計與線性代數基礎；第二部分介紹基礎的線性迴歸模型；第三部分介紹進階的議題與模型；第四部分則介紹如何撰寫實證研究論文。 　　從理論、觀念與實際應用三個方面介紹計量經濟學。相對於多數計量經濟學教科書的艱澀難懂，本書從根本的角度，解說多數理論與概念背後的意涵。本書的另一特色是從整個實證研究的步驟，說明如何將計量經濟學的方法應用在實證上。