MAE 評估的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單

機器學習的統計基礎：深度學習背後的核心技術

為了解決MAE 評估的問題，作者黃志勝 這樣論述：

　　「作者在上市 IC 公司上班，每天面對 real world problems。探索如何建立輕量深度學習網路以及發展更有效率的學習方式是他每天的工作。這是一本學理及實務兼具的好工具書。」 － 中央研究院資訊科學研究所所長 廖弘源博士 推薦 　　[搭起 AI 與統計的橋樑] 　　原本統計學與人工智慧是兩個完全不同的領域，然而兩者在近代都有了新的發展進而產生連結。在人工智慧中導入機率與統計的觀念，讓電腦具有自己找出數據之間的關聯性並試圖解決問題的能力，因而出現機器學習 (machine learning) ，再加上電腦計算能力的大幅提升，解決多層類神經網路和大數據之間聯

繫性的可能，進而衍生出現今最熱門的深度學習 (deep learning)。 　　不過，大部分電腦相關科系出身的人並不熟悉統計學，因此在更上一層樓的時候容易遇到障礙。有鑒於此，小編在推出《機器學習的數學基礎》(天瓏專業書店年度暢銷第一名) 一書之後，就積極開發 AI 與統計學相關的書籍。在尋尋覓覓之後請到擅長統計與機器學習的黃志勝博士出馬撰寫《機器學習的統計基礎》，首要之務就是讓讀者不要視統計為畏途，因此在書中設計大量範例以降低學習難度，務求讀得懂、做得出來才容易吸收，進而搭好統計與機器學習的橋樑。如果自覺數學已經還給老師了也不用擔心，可以將本書搭配《機器學習的數學基礎》一併完整學習。 　

　[學會統計，由混亂到清晰] 　　本書從讀者在高中就學過的集合與機率論開始，帶您快速複習一遍，並將容易混淆之處多多舉例說明，並將以前似懂非懂的隨機變數、機率分布等觀念再解釋得更清楚。接下來就進入專有名詞特別多的統計學，這也是造成許多人暈頭轉向之處。特別是樣本估計、信賴區間、顯著水準、信心水準、t-分布、假設檢定...等讓人一個頭兩個大的主題，更是務求清楚明瞭。當然本書不可能把完整的統計學全都搬進來，此處只介紹機器學習、深度學習需要用到的統計基礎知識，縮短您的學習時間。 　　然後就進入機器學習的重頭戲，從資料前處理到迴歸、分類模型的建立，以及當數據的特徵數過多時的 PCA、LDA 統計降維法

。從類神經網路開始進入深度學習的範疇，包括前向傳遞、梯度下降法與倒傳遞學習法的手算實作，幫助讀者一步步建立深度學習的演算邏輯，並利用參數常規化解決模型過擬合 (over-fitting) 的問題。最後，導入模型評估，例如二元、多元分類模型評估指標、迴歸模型評估指標、4 種交叉驗證的方法，做為判斷模型好壞的參考依據。 　　相信讀者認真看完本書後，一定能建立起機器學習結合統計學的硬底子。當然這只是開端，期望讀者以本書為基石繼續前行。 本書特色 　　1. 打好機率與統計的基礎，快速釐清讓人容易暈頭轉向的統計理論。 　　2. 藉由大量範例說明，務求讀得懂、做得出來，才容易吸收。 　　3. 作者提

供專屬讀者天地，以及機器學習方面的文章供後續學習。  

商業造神：光環效應如何打造超完美企業神話?破解九大假象，有效思考績效、策略及轉型真相

為了解決MAE 評估的問題，作者PhilRosenzweig 這樣論述：

★《富比世》（Forbes）選為CEO必讀的五本書之一★ ★《金融時報》（Financial Times）選為當年度最佳商業書籍★ ★《黑天鵝效應》作者納西姆．尼可拉斯．塔雷伯（Nassim Nicholas Taleb）盛讚： 「有史以來最重要的管理書籍之一。」★   　　傳奇企業的故事很精彩，但事實在哪裡？ 　　商場上的成功真能歸納公式？完美複製？ 　　光環效應的「造神」假象，帶領我們走向失敗還是成功？ 　　────所有必須為績效負責的中高階主管、領導者， 　　進行決策、管理、策略執行前，必知的經營真相！────   　　〉〉〉〉〉什麼是光環效應？為何左右我們的判斷、決策與投資？ 　　

光環效應是一種心理現象，讓人們內心維持一致的印象，降低認知錯亂。 　　例如：一家賺錢的公司，分析師、媒體都會認為其組織架構、 　　策略管理必定同樣優秀……因此，一旦被視為企業典範，不僅容易成為大眾投資標的， 　　許多管理者更會以他們為學習目標，但這通常是經營上最大的危機。 　　如果你認為按表操課就能成功，那可就大錯特錯！   　　〉〉〉〉〉商業造神，人人都想說故事，但真正的英雄在哪裡？ 　　人人都想為高績效企業的成功找答案，複雜的研究太難，那就來個簡化的英雄故事。 　　從地下室創業的思科，因為高超的併購技巧，短短三年成為矽谷傳奇。 　　各家媒體無不爭相報導「思科成功之道」，當時，它無疑是資訊時

代最傑出的英雄。 　　但不到一年，最有價值變一無是處！二○○○年九月，科技股下跌，十月加速探底。 　　思科股票市值蒸發四千億美元，它的沒落，引起許多媒體、專家開始窮追猛打。 　　風光時刻，我們歌功頌德，塑造英雄；沒落時刻，我們痛加撻伐，捏造惡棍。 　　光環效應四射下的「成功之鑰」，到底是真是假？又要如何找出真正的「英雄」？   　　〉〉〉〉〉不要戴著「椰子耳機」管理，小心九大商業假象！ 　　‧想找出企業成功方法？千萬別從股價、財務報表、媒體報導找答案！ 　　‧倒果為因，只會讓你白忙一場。分析卓越動因，先從「縱切面觀察法」下手。 　　‧專家常常只觀察單一因素而忽略其他，你如何找出環環相扣的影響元

素？ 　　‧專挑模範企業找「經營真理」，不過是追逐高績效公司的光環而已？ 　　‧讓你深信不移的商業公式，只是因為來自「嚴謹研究的錯覺」。 　　‧永續成功？商業競爭的真相——成功必伴隨衰退。 　　‧高績效達成！你是跟自己還是跟對手比？ 　　‧要當刺蝟還是狐狸？別落入孤注一擲的錯覺。 　　‧商場最根本的問題，就是無法像物理學一樣！   　　管理者必備——批判性思考的能力！面對錯綜複雜的商業世界， 　　想要提高勝算，你得破解光環效應與盲點，正確思考、挖掘優秀企業的成功經驗。   本書特色   　　1.商業管理暢銷經典！職場工作者、中高階主管及領導者必讀。 　　本書被getAbstract評為年度最佳

商業圖書，並在《哈佛商業評論》、《金融時報》、 　　《華爾街日報》和《今日美國》等報章雜誌受到高度好評；並被翻譯成14種語言。   　　2.了解何謂「光環效應」，正確審視自身的判斷、決策與投資。 　　一般商管書籍總是開宗明義先問：是什麼帶來高績效？本書則採取另一種問法： 　　為什麼高績效那麼難以理解？作者的目的在於以冷僻的問題，破解管理大師、顧問、 　　學者和新聞記者常因光環效應所造成的錯誤見解，並進而讓大眾理性審視。   　　3.破解九大商業假象，讓管理者學會以「批判性思考」挖掘高績效真相。 　　書中以頂尖企業如思科、IBM、諾基亞、艾波比為例，向讀者揭露商場上的種種假象， 　　尤其是光環效

應如何蒙蔽我們的視線。透過作者抽絲剝繭的引導， 　　管理者可以專注在驅動公司績效的要素，同時認知到商場瞬息萬變，充滿不確定性。   真相推薦   　　朱文儀│台灣大學工商管理學系暨商學研究所教授 　　邱奕嘉│政治大學商學院副院長 　　許繼元│Mr. Market市場先生、財經作家 　　趙胤丞│《拆解問題的技術》作者、企管講師 　　（按姓名筆畫排序）   各界讚譽   　　商業書籍中少有佳作，能確實結合實際知識和嚴謹的科學， 　　而羅森維格的大作正在其中。這是一本早該問世的傑作。——菲利普．泰特洛克（Philip E. Tetlock）賓州大學心理系暨華頓商學院講座教授   　　羅森維格不僅僅是

針對商管書籍中的不良研究開刀， 　　他更解釋了為什麼它們會出錯，你又該如何從中學習借鑑。——約翰．凱（John Kay）《金融時報》專欄作家   　　在《商業造神》一書中，羅森維格直言不諱， 　　針對時下各種膚淺、公式化、簡單化的流行商業書提出革命性分析，堪稱一劑解毒劑。——約翰．金伯利（John R. Kimberly）賓州大學華頓商學院教授

基於多尺度注意機制之編碼解碼器人群計數網路

為了解決MAE 評估的問題，作者莊皓翔 這樣論述：

人群計數是一項具有挑戰性的計算機視覺任務，它已被廣泛地應用於影像監控和公共安全等應用中。隨著照相機或監視器的解析度提高和人群影像複雜度的提升，如何準確預測人群密度和人群數量已成為重要的議題。近年來，採用基於深度學習神經網路(Convolutional Neural Network，簡稱CNN)密度估計的方法(CNN-based density estimation)來計數人群，其可以有效評估密集場景中的人群數量，並已展現出其優異的準確率。在本論文中，我們提出了一種用於人群計數的多尺度注意力網路(Multi-Scale Attention Network)，其採用 U-Net [1]架構作為具

有注意力機制的骨幹網路。注意機制(Attention mechanism)和跳躍連接(Skip-connection)可以調整特徵圖的權重，同時能夠保持不同尺度下的特徵。我們使用最近用於人群計數的資料集進行訓練和測試：ShanghaiTech Part_A&B資料集[2]和UCF-QNRF資料集[3]。根據定量結果顯示我們的網路與其他方法相比能夠達到更低的錯誤率(ShanghaiTech Part_A MAE/RMSE：60.0/104.9、Part_B MAE/RMSE：7.8/13.8和UCF-QNRF MAE/RMSE：98.6/179.7)。另外，因為網路中加入了多尺度注意力機制，所以

從定性結果中可以觀察出我們網路能夠有效地防止密度圖中出現異常點。