抽卡機率算法的問題，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

為了解決抽卡機率算法的問題，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。

抽卡機率算法進入發燒排行的影片

基於Adaboost的特徵選擇在提升分類演算法性能上之研究

為了解決抽卡機率算法的問題，作者羅元澤 這樣論述：

特徵選擇是一種能夠提升分類演算法分類效果的技術，此技術透過從資料中獲得有效的特徵子集降低資料維度，以解決因為高維度的資料帶來模型複雜度高、資料分類效度不佳的問題。除了特徵選擇外，集成學習的方法，利用透過建立多個分類器，來共同決定資料的類別，也可提升分類模型的效能。Adaboost為集成學習中領域的佼佼者。它利用資料抽樣的方式訓練多個相同分類演算法的分類器。Adaboost的優點在於能夠對分類錯誤的資料，給予較高的權重，使其有更高的機率給下一個分類器訓練，以不斷優化下一個類器的分類效能。Adaboost以決策樹為基礎建立多個模型時，會因為決策樹有特徵選擇的功能，在建模完成後，除輸出模型外，也可

輸出特徵選擇的結果。但如果基礎分類演算法不是決策樹時，則只能輸出模型。本研究以Adaboost為基礎提出一種新的分類方法以及兩種產生屬性重要性的方法。我們的分類方法將特徵選擇融入Adaboost集成學習之中，讓每個分類器在訓練抽樣後的資料之前，先做特徵選擇，以期能再提升每個分類器的分類效能。實驗的結果顯示我們的方法確實能夠提升分類的正確率。兩種產生屬性重要性的方法也讓Adaboost在選擇非決策樹為基礎分類演算法時，也能輸出特徵選擇的結果。

基礎統計學(四版)

為了解決抽卡機率算法的問題，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。

根據網頁影響力訂定的網路風險

為了解決抽卡機率算法的問題，作者賴怡安 這樣論述：

網路風險係指因網路資訊技術系統故障而可能導致組織財物損失、營運中斷等損害的風險，為了有效地降低網路入侵者帶來的損失，建立一套完善的資訊安全風險管理系統實為當務之急。例如Google搜尋引擎中即以PageRank演算法計算網頁的影響力，PageRank代表著網頁的可連結性，無論在靜態網路或是動態網路中，其蓄意風險皆與網頁可連結性成正比。計算PageRank需要假設網絡的連結方式是透過馬可夫鏈（Markov Chain），而馬可夫鏈假設各狀態之間的傳遞機率矩陣（Transition Probability Matrix）。本研究透過馬可夫鏈蒙特卡羅（Markov chain Monte Carl

o）模擬一個巨大的網絡游走路徑，進而得出轉移機率矩陣（Transition probability matrix）並以冪次方極限概念找出平穩分佈（Stationary distribution），再利用梅特羅波利斯－黑斯廷斯（Metropolis-Hasting）演算法進行反覆抽樣來估計新的PageRank，並進而定義網路風險測度（Risk measurement）。