電腦價格的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

零基礎入門的機器學習圖鑑：2大類機器學習╳ 17種演算法 ╳ Python基礎教學，讓你輕鬆學以致用

為了解決電腦價格的問題，作者秋庭伸也,杉山阿聖,寺田學 這樣論述：

★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★ 與其害怕被AI取代， 不如學會機器學習，讓AI為你所用！ 　　★日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1 　　．針對各類機器學習全圖像化，深入淺出的機器學習入門書 　　．詳解各種機器學習演算法的概念和用途，學會如何選對演算法 　　．所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼，讓你現學現用 　　【什麼是機器學習？】 　　人工智慧（AI）、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分， 　　但多數人對這些專有名詞一知半解，甚至有些誤解， 　　實現 AI 的方法包羅萬象，但機器學習是實現AI最普及的方法， 　　有些人誤以為深度學習就是AI，但事實上深度學

習也是種機器學習。 　　機器學習顧名思義，就是電腦會透過演算法，根據問題或環境自動學習， 　　並運用學習結果來解決問題。 　　【機器學習的應用觸及各領域】 　　機器學習可以應用在各種領域，包括： 　　自動駕駛、文書處理、資料分析、自動翻譯、醫療診斷、預測天氣⋯⋯ 　　近年來，因為電腦價格降低，讓機器學習普及，不再是高深的技術， 　　讓非理科出身的文科人也能容易學習，運用在工作上。 　　由於機器學習有許多種類，因此懂得如何選擇最適合的演算法， 　　才能讓精準解決問題，事半功倍。 　　【2大類 ╳ 17種演算法，弄懂機器學習的邏輯與概念】 　　◎ 9種監督式學習：將問題的答案輸入電腦，讓電

腦自己學習，像是過濾垃圾郵件 　　．問題分類（分類）：羅吉斯迴歸、單純貝氏分類器 　　．找出特徵關聯性（迴歸）：線性迴歸、正則化 　　．分類且找出關聯性：支持向量機、Kernel法、隨機森林、類神經網路、kNN 　　◎ 8種無監督式學習：提供電腦問題與特徵，讓電腦自行分類，例如找出有車的照片 　　．選擇特徵與數量（降維）： PCA、LSA、NMF、LDA、LLE、t-SNE 　　．特徵分類（分群）：k-means分群法、高斯混合分布 　　【Python是時下最熱門的程式語言】 　　在學習機器學習的演算法時， 　　Python是最容易上手，適用於各作業系統，也完全免費的程式語言軟體， 　　與

機器學習及統計相關的函式庫也非常豐富。 　　本書所有範例程式碼都是使用Python語法編寫， 　　因此書中還附有Python基礎教學。 　　本書用一張圖帶你掌握機器學習的整體輪廓，學會機器學習的基礎知識和概念， 　　了解在學習機器學習的演算法時最重要的處理過程， 　　幫你學會如何精準選對演算法，只要掌握每一種演算法的性質， 　　相信就能學會實際操作機器學習，解決生活和工作上的問題，讓AI為你所用！ 　　【本書適合哪些人閱讀？】 　　．對機器學習感興趣，已經開始學習的人 　　．已懂得一些機器學習演算法，想學習更多的人 　　．不熟悉方程式，看不懂機器學習專書的人 　　．想學會如何因應問題來選擇

機器學習演算法的人 　　．有程式設計經驗，有能力執行範例程式碼的人 專業推薦 　　李忠謀｜國立台灣師範大學資訊工程系教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席 　　資工心理人｜竹謙科技研發工程師 　　鄭國威｜泛科知識公司知識長 　　蘇書平｜為你而讀／人資商學院創辦人   　　「這本書可作為對機器學習完全不懂的新手，踏入這個領域的敲門磚，本書先是說明機器學習的基礎知識，接著介紹17種機器學習的基礎演算法，每個章節皆有實際的程式碼範例，並且用圖片來視覺化這些演算法是如何去處理分類資料，建議讀者可以邊學邊做，嘗試著書中的程式碼來解決問題，相信會有滿滿的收穫，讓您在讀完本書之後，也能夠掌握機器學習的基礎知識

，不管是要面對實作的問題，或者是學習更進階的方法，都能夠無往不利。」──資工心理人，竹謙科技研發工程師 　　「商業分析師在台灣的求職市場上已經慢慢變成最熱門的職缺之一，如果你懂得機器學習的基礎技術，更可以幫助你從大量原始的數據挖掘有意義的情報，解決各種複雜性的商業問題。這是我一本我看過最淺顯易懂的好書，非常推薦給你。」──蘇書平，為你而讀／人資商學院創辦人

電腦價格進入發燒排行的影片

建構筆記型電腦之消費者物價指數與實質銷售成長率指標

為了解決電腦價格的問題，作者徐孟暉 這樣論述：

本研究目的為建立以電子商務平台筆記型電腦銷售資料為主之消費者物價指數與實質銷售成長率，研究方法為先找出消費者於選購筆記型電腦時關心的特徵，再使用特徵價格模型算出特徵價格，特徵價格結合銷售數量即可得到消費者物價指數與實質銷售成長率，最後使用連鎖法把不同期間的指數相連接，建立一系列以特徵價格模型為基礎之消費者物價指數與實質銷售成長率。透過本研究結果可用以評估在研究期間之筆記型電腦價格趨勢與銷售數量，期望透過研究建立之指數可以促進筆記型電腦廠商公平競爭，也為消費者提供價格參考，進而引導銷售業者的經營行為。

憂鬱的巨人：IBM榮耀與無知的矛盾年代

為了解決電腦價格的問題，作者保羅．卡洛 這樣論述：

　　★ 經濟學人雜誌（The Economist）好評推薦！ 　　★ 芝加哥論壇報（Chicago Tribune）好評推薦！ 　　★ 紐約每日新聞（New York Newsday）好評推薦！ 　　★ 科克斯書評（Kirkus Reviews）好評推薦！ 　　★ 財富雜誌（Fortune）好評推薦！ 　　★ 美國亞馬遜 4.5 顆星好評推薦！ 　　藍色巨人IBM的經驗是很值得各企業及所有資訊時代人們關心的話題。曾經在整個本世紀的大部分時間裡，IBM都是美國經濟的黃金堡壘，巨額利潤和以完善管理著名的藍色巨人不僅僅是一家公司，更是有名的國際機構。 　 　　曾經在80年代由創

下66億美元全世界最高企業營餘的巨人，又為何在80年代末期，這個傳奇故事破裂了？不但失去了個人計算機業務的早期領導地位，又將中央處理器的技術假手英代爾、作業系統軟體的開發由微軟代勞，而犯下致命的錯誤，造成了毀滅性的，可能無法彌補的後果呢？在個人電腦與工作站連接成的網路造成大電腦失勢後，一九九三年成為全美赤字最嚴重的公司，虧損金額（八十一億美元）較同業蘋果電腦公司的營業額還多出一億餘美元；然而卻又在同期第四季力挽狂瀾，奇蹟式地開始轉虧為盈。 　　作者保羅．卡洛曾任華爾街日報記者，採訪報導IBM達七年之久。他通過把重點放在傳奇人物湯姆．沃森（Tom Watson Jr.）到微軟神童比爾．蓋茨（B

ill Gates）身上，戲劇化這段高科技的故事，再深入探討IBM的歷史、文化，並將其與主要的競爭對手及整個資訊大環境做一觀察，以輕鬆戲謔的手法，揭示IBM何以在完整的人才培育系統，讓IBM強勢的行銷與維修梯隊拿下全球資訊業大半江山後，卻險遭資訊革命的淘汰。IBM這段大起大落的的經歷，不啻是資訊界的借鏡，更是所有自恃老大的成功企業的殷鑑。 各界好評 　　「內容詳盡……令人著迷。」——芝加哥論壇報（Chicago Tribune） 　　「《憂鬱的巨人》與近年來其他令人難忘的鉅作擁有許多相同的特質，它具有傳達價值的張力。」——紐約每日新聞（New York Newsday） 　　「推薦給所

有跨國企業的主管，忠言逆耳利於行。」——經濟學人雜誌（The Economist） 　　「引人入勝！」——財富雜誌（Fortune） 　　「一位精明的新聞記者詳盡描述了IBM的興衰際遇。」——科克斯書評（Kirkus Reviews）

應用不完全資訊的數學規劃方法於獎金之分配

為了解決電腦價格的問題，作者林瑞鈞 這樣論述：

指導教授推薦書口試委員審定書誌謝 iii中文摘要 ivAbstract v目錄 vi圖目錄 viii表目錄 ix第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 21.3 研究目的 41.4 研究流程 4第二章 文獻探討 62.1 多屬性決策 62.2 不完全資訊 62.3 有關員工績效、獎金效果相關文獻 82.3.1 員工獎金的法律依據 82.3.2 獎金的效果 82.3.3 獎金制度的設立與分配 82.4 有關績效與獎金分配的關聯與計算方法 92.4.1 績效評估與獎金制度關聯之研究 92.4.2 績

效與獎金分配之研究 10第三章 研究方法 113.1 個案研究方法 113.2 個案公司背景 123.3 訪談內容與資料收集 123.4 獎金分配假設模型 13第四章 研究結果 154.1 訪談內容與結果分析 154.2 數值例 164.3 資訊衝突 20第五章 結論 21參考文獻 23附錄 27圖目錄圖1 論文架構圖 5圖2 考核表範例 29表目錄表1 五種資訊形態 6表2 模型公式與符號說明 13表3 基礎資訊表 16表4 群組資訊表 16表5 分配資訊表 17表6 無分配資訊結果 17表7 分配結果表(A) 17表8 資訊誤差表(A) 18表9 分配結果表(B) 18表10

資訊誤差表(B) 18表11 分配結果表(C) 18表12 資訊誤差表(C) 19表13 分配結果表(D1) 19表14 分配結果表(D2) 19表15 分配結果表(E) 19表16 資訊誤差表(E) 20