馬可夫鍊（Markov Chain） 是一種數學模型，用來描述一個系統在不同狀態之間的轉移過程，特點是未來的狀態只取決於當前狀態，而與過去的狀態無關。這種性質稱為馬可夫性質，即「無記憶性」。馬可夫鍊常用於統計學、機器學習、經濟學、生物學等領域。
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2025/01/26
這本書旨在幫助創作者分享他們的過程並與受眾建立聯繫，而非僅僅是推銷自己。
## 第一章：你不需要是個天才
* **創造力不只是天賦，而是一種運作方式** 。
* 不要相信「孤獨的天才」神話，偉大的作品往往來自於一個互相支持、彼此學習的「群體」（**scenius**）
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2024/12/24
Autoencoder 是一種無監督學習的神經網絡，分為編碼器（將數據壓縮為隱藏表示）和解碼器（將隱藏表示重建為原始數據）。其目標是最小化輸入和重建數據之間的誤差，廣泛應用於數據降維、特徵提取、去噪和生成模型（如變分自編碼器 VAE）。優點包括無需標籤學習和自動學習特徵，但也容易過擬合，需要大量數據
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縱貫式中介模型（Longitudinal Mediation Model）是研究隨著時間的改變，變數X如何通過中介變數M影響變數Y的統計模型。它是長期觀察和分析數據的有用工具，可以揭示X和Y之間的關係以及中介變數M在這個關係中扮演的角色。本文將介紹縱貫式中介模型Mplus操作
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在機器學習領域裡面，我們常常可以將問題分成兩種類型，一種是迴歸問題，而另一種則是分類問題，如何釐清我們所想要解決的問題是隸屬於那一類，是非常重要的一件事情，今天我們就來瞭解一下這兩種問題之間的差異吧！
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作者：陳華夫
人類思考有一項本能，能夠從從無序的事物象現中看出規律，尤其是從一大堆隨機的經濟數據中，推論出所謂的規律。具體來說，所謂人類從事物的表面特徵挖掘其內在的規律性，就叫作「模式識別」，它是「腦筋單槓」，比「拼字」，「數獨」更有效的鍛鍊腦力，是我在運動以外，經常鍛鍊記憶力、理解力的私房菜。
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