Probabilistic Graphical Model 2.1節 - Part 1
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2 Probability Theory
2.1 Motivation
2.1.1 Probability Distributions
一句話形容機率就是：Degree of confidence that an event of an uncertain nature will occur.
2.1.1.1 Event Spaces
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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大家好，我是woody，是一名料理創作者，非常努力地在嘗試將複雜的料理簡單化，讓大家也可以體驗到料理的樂趣而我也非常享受料理的過程，今天想跟大家聊聊，除了料理本身，料理創作背後的成本。
哈囉～很久沒跟各位自我介紹一下了～
大家好～我是爺恩
我是一名圖文插畫家，有追蹤我一段時間的應該有發現爺恩這個品牌經營了好像.....快五年了(汗)時間過得真快！隨著時間過去，創作這件事好像變得更忙碌了，也很開心跟很多厲害的創作者以及廠商互相合作幫忙，還有最重要的是大家的支持與陪伴🥹。
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
今天要介紹的《人生算法》也是中國的商業思維書籍，主要是講人生算法中三大要素：時間、空間、機率。幾個相互疊加，靠著思維工具，幫我們在生活中更好地做出決策。
這一節的標題是0.4 A Normal Distribution of Random Numbers，介紹常態分布的基本概念，以及相關亂數產生器的使用方法與應用方式。
在模擬自然界中的事物時導入隨機性，可以讓結果看起來比較自然，但如果導入的隨機性都是uniform distribution，那未免也太呆板了。這時候，我們需要nonuniform distribution亂數，來讓模擬出來的結果，更像真的一樣。
這本書的起源來自於疫情期間，作者以數學家的角度，在網路上發表文章，幫大眾解讀疫情的統計數字是什麼意思，我看完這本書以後不禁感嘆，如果我更早理解這些概念就好了。
瞭解人生決策過程中的關鍵能力，包括把握人生精度、看透世界本質、提升決策品質、思維進化與重啟、領導/管理智慧鑑識以及精進商業模式。學習在判斷力、思考維度、槓桿和深度思考方面提高自己的能力，同時改變思維模式和成功經營模式，挑戰自我，在市場競逐中找到關鍵的能力。
接續上一篇，繼續來講如何從常態分布的機率進行假設檢定，進而推論母體的平均數吧！
這篇會提到否證的邏輯、魔法數字0.5以及統計檢定到底是什麼這三個主題。
當你說出樂觀與保守的估計值後，一定有人會問落在這個範圍的機率為何？這時你可以根據過去統計資料來推算發生機率，沒有資料就用你自己的方法來推算發生的機率。
比如說：「 預估範為 200~500 萬，機率 90%，因為...，除此之外超出 500 萬機率是 8 %，低於 200 萬是 2 %。 」
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