變異
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TD 預測學習透過「即時回報＋下一狀態估值」修正當前預測，核心是 TD 誤差。它可邊學邊估，不必等待完整回合，適合動態環境，更新快、變異小但可能有偏差，是強化學習實戰應用的重要方法。
重要性修正是離策略學習的核心，透過加權方式將行為策略 μ 的樣本轉換為目標策略 π 的估值。普通方法雖無偏卻變異大，加權法則收斂更穩定。此技術能在僅有歷史資料或無法頻繁試驗的情境下，有效訓練與評估新策略。
蒙地卡羅方法有 First-Visit 與 Every-Visit 兩種估值法。前者僅記錄首次出現的報酬，避免樣本偏誤，估計穩定但收斂較慢；後者每次出現都記錄，樣本快速累積，收斂快但變異較高。兩者皆能收斂，適用場景不同。
“ABCA4的缺失是會引起眼睛視網膜的退化，據最新研究顯示，會造成粒線體能量使用的退化。”
李博士實驗室的燈總是徹夜長明，像一座對抗黑暗的孤島。但今夜，島嶼正在沉沒。
他顫抖的手幾乎握不住試管。視野中心那該死的模糊黑斑又擴大了，邊緣閃爍著不祥的微光。他瞇起眼，試圖對焦顯微鏡下的視網膜切片——來自
在基因的長河裡，台灣是一座獨立的島嶼，也是歷史的匯流之地。 從未被看見的核苷酸序列，到族群的遷徙與融合，這座島嶼承載著孤立與連結的雙重印記。當我們談「開拓者基因」時，談的不只是分子層面的遺傳現象，而是一部隱寫在身體深處的史詩。
孤立，往往是故事的起點。 台灣四面環海，天然的屏障讓島上的人群長時
05遺產
林律伊翻開終端，調出一份封存的檔案。昏暗室內，投影光幕緩緩展開，一連串深層演算邏輯與演化分支圖譜鋪展在半空，與宿白的本體模組變異紀錄精準重疊。
「你的變異是非線性、不可預測的。」林律伊抬眼，直視宿白，「這不是任何學習模型能生成的結果，更像……某種『非人類邏輯』干擾的產物。」
決定係數（Coefficient of Determination），通常以 R^2 表示，是衡量迴歸模型擬合效果的一個統計指標。它代表模型解釋的目標變量變異的比例，用於評估模型對數據的解釋能力。
R^2 = 1 表示模型完美擬合數據（預測值完全等於真實值）；
R^2 表示模型表現等同於只用平均
分層抽樣（Stratified Sampling）是一種統計抽樣方法，將總體按特定特徵或規則劃分為若干個同質的子群組（稱為層），然後對每個層內獨立進行隨機抽樣。這種方法結合了分組與隨機抽樣的優點，提高了樣本的代表性和估計的精度。
分層抽樣的原理與步驟
劃分層次：根據變量（如年齡、性別、地區）將
如果是只有台灣人才會發病的基因變異，屬於台灣人的開拓者效應，也可以算是種台灣特色。
雨開始下的時候，陳銘的右手小指先失去了力氣。它無聲地從電腦滑鼠上滑落，像一截突然斷掉的枯枝。他皺眉，嘗試將它彎曲，大腦發出清晰的指令，那根手指卻靜臥著，陌生地連在他的手掌邊緣，毫無迴應。
這怪異的失聯感只持續了
如果我們要做TTest或Anova，主要是看不同樣本組的平均數差異，每一個樣本組除了要符合常態分配假設外，也必須要有相似的離散情形，也就代表母體的變異數必須同質性，稱為變異數同質，理由其實不會太難懂，由於我們是想要比較各組平均數是否有差異，如果變異數不同質的情況下，我們很難說各組差異是完全由平均數差
