傅立葉轉換(FFT)是一種數學上的線性積分變換方式,能將週期函數使用轉換為另一個函數。在數位信號處理領域上,透過傅立葉轉換可將資料從時域波形轉換到頻譜上,也就是將訊號進行分解為基礎組合,在現代的物理與工程等許多領域有大量的應用。本文將從傅立葉級數開始介紹,從其中導出離散傅立葉轉換(DFT)與快速傅立葉轉換(FFT),並以 Python 來實作範例。

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Chapter 6 介紹了一個猜價格遊戲,並從歷史資料 dataset 中,求出得出要如何才能有最高的期望回饋。本範例中介紹如何使用 KDE 建立 PDF 以及 Likelihood 並得出 Posterior,最後以該數值建立最佳的期望回饋值分佈以得出如何得出最佳 Bid。

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Chapter 5 在介紹 Ratio 形式的機率表示法,並轉換成 Bayes's theorem 的形式,並以 Oliver's Blood 為範例展示不需計算 Posterior 也能從 Likelihood Ratio 得出結果。此外也介紹了 Mixture Distribution 以及如何使用 Python 計算該分佈的方式。

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Cheng-Shiang Li

Senior software developer. Mastering Android/iOS application development and machine learning algorithm.

Software Enginner

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