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AI 時代的管理數學:使用 R 語言實作

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Model
9786263337817
Brand
博碩
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Keterangan

ISBN: 9786263337817

出版日期: 2024-03-28

作者: 廖如龍,葉世聰

裝訂: 平裝.單色印刷.0頁.0.

 

如果你主要關注統計分析、數據可視化、線性代數、初等微積分,
並希望較快上手,「R語言」會是較佳的選擇!

  本書獨特之處在於以直觀且實用的方式,清楚介紹人工智慧及機器學習領域中常用的管理數學工具。透過R語言的實作,讀者得以深入理解並實際應用於不同實務情境。

  書中的實例不侷限於理論探討,更著重實際應用,貼近日常生活,喚起讀者對數學的共鳴與學習熱情。舉例而言,透過應用貝氏定理,探討運動員實際服用興奮劑的真相,以及判斷過濾垃圾郵件的情境。同時,透過極佳化方法的應用,協助航空公司訂定最適價格和最大利潤路線圖等案例,使得理論更具實用性。

  除此之外,本書擴大管理數學的範疇:從管理數學傳統上僅處理統計、線性代數的刻板印象,將此核心概念延伸至線性轉換、特徵值與特徵向量等進階議題,並且更進一步涵蓋一般書籍較少觸及的「極佳化方法」,包括微分、極值、偏微分以及拉氏乘數等內容,於實用範例中為機器學習(Machine learning)的數學應用奠定基礎。

  線性規劃的討論更是引領讀者回溯至二戰時期,線性規劃應用於確定空中力量和雷達(radar)的最佳使用,具有時代非凡之意義。同時探討在各種混和限制條件下,欲達目標極大、極小化,使用線性代數中構築人工基底手法,自標準的極大化問題做為起點,經二階段法、對偶問題法、對偶單形法,深入解說 R 軟體 lpSolveAPI 套件背後的數學脈絡或故事。

  本書精彩內容 ——
  線性代數|線性函數|線性方程組|矩陣|向量空間|線性轉換|
  極佳化方法|拉氏函數|機率與統計|單利.複利|線性規劃|馬可夫鏈|預測|

本書特色

  ☑ 以 R 軟體的程式語言與過程,深入解說並印證數學定義、定理
  ☑ 透過 R 軟體的印證,經驗的移轉,形塑跨電腦語言的整體處理思維
  ☑ 促成 R 軟體成為數學符號以外的第二語言,加速數學學習效率
  ☑ 將人工智慧及機器學習常用之數學思維,應用於資料分析及解決管理問題

專業推薦

  本書可以說是兩位學、產業界菁英以其多年的學經歷共同澆鑄的里程碑。內容以線性代數開啟矩陣,揭開「資料呈現的語言:矩陣」運用的神秘面紗(向量空間與轉換);其他如微積分與拉氏函數在決策上扮演了重要的角色(波音收購麥道背後的精細計算)、機率統計的應用如何決定快篩的時機(避免偽陽、偽陰)、線性規劃包括各種極大化及極小化情境的應對技巧(單形法),和管理者最關注的前瞻預測(時間趨勢、週期變化與雜訊過濾)等等,都有待讀者諸君細細品嚐。—— 范宏書 博士|輔仁大學商學研究所長

 

作者簡介
廖如龍,葉世聰



作者簡介



廖如龍


  分別於成功大學工業管理系、台灣大學商研所、臺灣科技大學管研所取得學士、商學碩士、管理學博士;目前擔任文化大學資工系、台北醫學大學公衛系兼任助理教授。曾任 IBM CIM/ERP 專業顧問;IMA 第4-5屆理事長;聲寶工業工程師、普騰資訊中心課長;鴻海董事長特助,負責中央資訊;Oracle 大中華區應用軟體事業協理;成霖資訊副總等職務,歷經跨國企業的跨文化、跨領域的訓練與浸潤。修習博士學位期間鑽研歐美新興的資訊科技治理(IT governance)、質化研究等領域。著有《企業資治通鑑(IT治理)》。多年教學對電子商務安全(e-commerce security)、生產與作業管理、供應鏈管理、管理數學及R語言等尤具心得。

葉世聰

  中原理工學院工業工程系畢業後,投身製造業起歷經 MRP、MRPII 及至 ERP 產業解決方案的設計與系統整合,專注於應用領域與程式軟體的開發。曾任日商「東光株式會社」台灣分公司華成電子採購管理員、台達電子生產管理兼 MRP 設計與 MRPII 套裝軟體評估與導入、精業電腦 PM、耀元電子及金馬電腦資訊主管、友通資訊資訊主管。對於 ERP 資訊管理領域與設計的傳承,始終不懈。
 

AI 時代的管理數學:使用 R 語言實作
Penghantaran Maklumat
ZonJumlah Pesanan (RM)Kos Penghantaran (RM)
West MalaysiaKadar Rata6.00
ZonItem/BeratKos Penghantaran (RM)
East MalaysiaPertama 1.00 kg13.00
Tambahan 1.00 kg5.00
SingaporePertama 1.00 kg25.00
Tambahan 1.00 kg5.00
Australia, New ZealandPertama 1.00 kg159.77
Tambahan 0.50 kg52.65
Austria, Denmark, Finland, Ireland, Switzerland, RussiaPertama 1.00 kg157.78
Tambahan 0.50 kg34.31
Brunei, Cambodia, Laos, MongoliaPertama 1.00 kg175.10
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South AfricaPertama 1.00 kg118.52
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Canada, United States, MexicoPertama 1.00 kg162.58
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Hong KongPertama 1.00 kg80.63
Tambahan 0.50 kg29.06
IndiaPertama 1.00 kg113.30
Tambahan 0.50 kg22.28
IndonesiaPertama 1.00 kg107.35
Tambahan 0.50 kg24.87
JapanPertama 1.00 kg112.97
Tambahan 0.50 kg35.03
MacauPertama 1.00 kg92.93
Tambahan 0.50 kg13.82
SingaporePertama 1.00 kg74.75
Tambahan 0.50 kg21.49
TaiwanPertama 1.00 kg94.42
Tambahan 0.50 kg34.76
ThailandPertama 1.00 kg94.10
Tambahan 0.50 kg28.25
VietnamPertama 1.00 kg98.94
Tambahan 0.50 kg14.34
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