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gmm均華的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪青陽李琳寫的 語音辨識：原理與應用 和冷雨泉的 機器學習入門到實戰：MATLAB 實踐應用都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自電子工業出版社 和清華大學所出版 。
國立政治大學 金融學系 黃台心所指導 邱義晃的 考量內生性生產要素與非意欲產出問題下探討CSR活動對銀行業經濟效率之影響 （2021），提出gmm均華關鍵因素是什麼，來自於隨機邊界法、工具變數、投入面方向距離函數、企業社會責任、環境變數、非意欲產出、技術無效率、配置無效率。
而第二篇論文淡江大學 土木工程學系碩士班 劉明仁所指導 曾劭逵的 以消散能法評估瀝青混凝土之疲勞特性 （2021），提出因為有 瀝青混凝土、間接張力疲勞試驗、消散能的重點而找出了 gmm均華的解答。
語音辨識：原理與應用
為了解決gmm均華 的問題，作者洪青陽李琳 這樣論述：
本書系統地介紹了語音辨識的原理和應用，全書共分 15 章，原理部分涵蓋聲學特徵、隱瑪律可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神經網路（DNN）、語言模型和加權有限狀態轉換器（WFST），重點描述了 GMM-HMM、DNN-HMM 和端到端（E2E）三種語音辨識框架。本書應用部分包含 Kaldi、Espnet、工業應用實踐介紹，內容主要來自工程經驗，極具實用性。 本書可以作為普通高等學校人工智慧、電腦科學與技術、電子資訊工程、自動化等專業的本科生及研究生教材，也適合作為從事智慧語音系統的科研和工程技術人員的參考用書。
考量內生性生產要素與非意欲產出問題下探討CSR活動對銀行業經濟效率之影響
為了解決gmm均華 的問題，作者邱義晃 這樣論述：
隨著經濟成長與環境變遷，企業經營開始注重環境、社會和公司治理(ESG)，本文針對這個議題，探討企業社會責任投入對銀行業經濟效率之影響，CSR資料取自EIRIS之2003-2014年32個國家287家銀行，要素投入與產出數據取自Bureau Van Dijk公司之ORBIS Bank Focus全球銀行與金融分析資料庫，利用隨機邊界方法考慮生產要素內生性與非意欲產出，同時探討技術與配置效率議題。採用Amsler, Prokhorov and Schmidt (2016)工具變數法解決要素內生性問題，確保迴歸係數估計值具備一致性，實證結果顯示總成本無效率主要來自配置無效率，而非技術無效率，此發現
與銀行業常進行組織結構改造，重新調整人力、資本與資金等以改善配置無效率相呼應一致。進一步將技術和總無效率與環境變數連結，包括(1)前五大銀行市占率、(2) 銀行成立年數、(3)CSR員工項目分數、(4)資產報酬率、(5)淨值資產比、(6) CSR公司治理分數、(7)銀行資產/GDP比、(8)人均GDP等8個環境變數，其中前三項主要影響技術無效率因素，結果發現環境變數確實影響銀行經營效率，擬定執行經營策略納入考慮有其重要性。並將研究資料依年份期間與洲別分類，發現2007-2009年次貸風暴期間銀行經營效率最低，但三個期間的差異未達統計顯著；洲別分類以亞洲銀行經營效率最低，檢定發現歐洲與美洲銀行經
營效率顯著高於亞洲銀行，研判與亞洲銀行種族文化、經濟環境與規模差異較大有關。文中比較不考慮(1)內生性、(2) CSR與(3)非意欲產出對經營效率之影響，發現造成技術無效率與配置無效率誤置，導致銀行經營者執行錯誤的經營策略方向，反而造成資源更多的浪費，評估銀行經營效率的影響因素必須充份完整，不得不慎。
機器學習入門到實戰：MATLAB 實踐應用
為了解決gmm均華 的問題，作者冷雨泉 這樣論述：
本書主要介紹經典的機器學習演算法的原理及改進，以及MATLAB的實例實現。本書內容分為三部分。第一部分(第1章)是機器學習概念篇，介紹機器學習的相關概念，並且對機器學習的各類演算法進行分類，以便讀者對機器學習的知識框架有一個整體的了解，從而在後續的學習中更容易接受機器學習涉及的各類演算法。第二部分(第2章、第3章)是MATLAB機器學習基礎篇，介紹MATLAB的基本使用方法，以及MATLAB集成的機器學習工具箱。MATLAB易上手的特點讓使用者將更多的精力專註于演算法開發與使用，而不是搭建演算法實現開發平台。第三部分(第4章~第19章)是機器學習演算法與MATLAB實踐篇，對監督學習、無/非監
督學習、強化學習三大類常用演算法進行逐個講解，包括機器學習演算法原理、演算法優缺點、演算法的實例解釋以及MATLAB的實踐應用。 本書適合以下讀者：對人工智慧、機器學習感興趣的讀者；希望用機器學習完成設計的電腦或電子信息專業學生；準備開設機器學習、深度學習實踐課的授課老師；學習過C語言，且希望進一步提升編程水平的開發者；剛從事機器學習、語音、機器視覺、智能機器人研發的演算法工程師。 第一部分機器學習概念篇 第1章機器學習基礎 1.1機器學習概述 1.1.1機器學習的概念 1.1.2機器學習的發展史 1.1.3機器學習的用途 1.1.4機器學習、資料採擷
及人工智慧的關係 1.2機器學習基本術語 1.3機器學習任務及演算法分類 1.4如何學習和運用機器學習 1.4.1軟體平臺的選擇 1.4.2機器學習應用實現流程 1.5數據預處理 1.5.1資料初步選取 1.5.2資料清理 1.5.3資料集成 1.5.4數據變換 1.5.5數據歸約 參考文獻 第二部分MATLAB機器學習基礎篇 第2章MATLAB基礎入門 2.1MATLAB介面介紹 2.2矩陣賦值與運算 2.3m檔及函數實現與調用 2.4基本流程控制語句 2.5基本繪圖方法 2.5.1二維繪圖函數的基本用法 2.5.2三維繪圖函數的基本用法 2.5.
3顏色與形狀參數列表 2.5.4圖形視窗分割與坐標軸 2.6資料檔案導入與匯出 參考文獻 第3章MATLAB機器學習工具箱 3.1工具箱簡介 3.2分類學習器基本操作流程 3.3分類學習器演算法優化與選擇 3.3.1特徵選擇 3.3.2選擇分類器演算法 3.4工具箱分類學習實例 參考文獻 第三部分機器學習演算法與MATLAB實踐篇 第4章k近鄰演算法 4.1k近鄰演算法原理 4.1.1k近鄰演算法實例解釋 4.1.2k近鄰演算法的特點 4.2基於k近鄰演算法的演算法改進 4.2.1快速KNN演算法 4.2.2kd樹KNN演算法 4.3k近鄰演算法的MA
TLAB實踐 參考文獻 第5章決策樹 5.1決策樹演算法原理 5.1.1決策樹演算法基本原理 5.1.2決策樹演算法的特點 5.1.3決策樹剪枝 5.1.4分類決策樹與回歸決策樹 5.2基於決策樹演算法的演算法改進 5.2.1ID3決策樹 5.2.2C4.5決策樹 5.2.3分類回歸樹 5.2.4隨機森林 5.3決策樹演算法MATLAB實踐 參考文獻 第6章支持向量機 6.1支援向量機演算法原理 6.1.1支持向量機概述 6.1.2支援向量機演算法及推導 6.1.3支援向量機核函數 6.2改進的支援向量機演算法 6.3支援向量機演算法的MATLAB實踐
參考文獻 第7章樸素貝葉斯 7.1貝葉斯定理 7.2樸素貝葉斯分類 7.3樸素貝葉斯實例分析 7.4樸素貝葉斯分類演算法的改進 7.4.1半樸素貝葉斯分類模型 7.4.2樹增強樸素貝葉斯分類模型 7.4.3貝葉斯網路 7.4.4樸素貝葉斯樹 7.4.5屬性加權樸素貝葉斯分類演算法 7.5樸素貝葉斯演算法MATLAB實踐 參考文獻 第8章線性回歸 8.1線性回歸原理 8.1.1簡單線性回歸 8.1.2線性回歸實例 8.2多元線性回歸 8.3線性回歸演算法的MATLAB實踐 參考文獻 第9章邏輯回歸 9.1邏輯回歸原理 9.1.1Sigmoid函數
9.1.2梯度下降法 9.2邏輯回歸理論推導 9.2.1邏輯回歸理論公式推導 9.2.2向量化 9.2.3邏輯回歸演算法的實現步驟 9.2.4邏輯回歸的優缺點 9.3邏輯回歸演算法的改進 9.3.1邏輯回歸的正則化 9.3.2主成分改進的邏輯回歸方法 9.4邏輯回歸的MATLAB實踐 參考文獻 第10章神經網路 10.1神經網路演算法原理 10.1.1神經網路工作原理 10.1.2神經網路的特點 10.1.3人工神經元模型 10.2前向神經網路 10.2.1感知器 10.2.2BP演算法 10.3基於神經網路的演算法拓展 10.3.1深度學習 10.
3.2極限學習機 10.4神經網路的MATLAB實踐 參考文獻 第11章AdaBoost演算法 11.1集成學習方法簡介 11.1.1集成學習方法分類 11.1.2集成學習Boosting演算法 11.2AdaBoost演算法原理 11.2.1AdaBoost演算法思想 11.2.2AdaBoost演算法理論推導 11.2.3AdaBoost演算法的實現步驟 11.2.4AdaBoost演算法的特點 11.2.5通過實例理解AdaBoost演算法 11.3AdaBoost演算法的改進 11.3.1RealAdaBoost演算法 11.3.2GentleAdaBoo
st演算法 11.3.3LogitBoost演算法 11.4AdaBoost演算法的MATLAB實踐 參考文獻 第12章k均值演算法 12.1k均值演算法原理 12.1.1k均值演算法基本原理 12.1.2k均值演算法的實現步驟 12.1.3k均值演算法實例 12.1.4k均值演算法的特點 12.2基於kmeans演算法的演算法改進 12.2.1改善k值選取方式的kmeans改進演算法 12.2.2改進初始聚類中心選擇方式的kmeans改進演算法 12.3kmeans演算法的MATLAB實踐 參考文獻 第13章期望最大化演算法 13.1EM演算法 13
.1.1EM演算法思想 13.1.2似然函數和極大似然估計 13.1.3Jensen不等式 13.1.4EM演算法理論和公式推導 13.1.5EM演算法的收斂速度 13.1.6EM演算法的特點 13.2EM演算法的改進 13.2.1Monte Carlo EM演算法 13.2.2ECM演算法 13.2.3ECME演算法 13.3EM演算法的MATLAB實踐 參考文獻 第14章k中心點演算法 14.1經典k中心點演算法——PAM演算法 14.1.1PAM演算法原理 14.1.2PAM演算法實例 14.1.3PAM演算法的特點 14.2k中心點演算法的改進 14
.3k中心點演算法的MATLAB實踐 參考文獻 第15章關聯規則挖掘的Apriori演算法 15.1關聯規則概述 15.1.1關聯規則的基本概念 15.1.2關聯規則的分類 15.2Apriori演算法原理 15.3Apriori演算法的改進 15.3.1基於分片的並行方法 15.3.2基於hash的方法 15.3.3基於採樣的方法 15.3.4減少交易個數的方法 15.4Apriori演算法的MATLAB實踐 參考文獻 第16章高斯混合模型 16.1高斯混合模型原理 16.1.1單高斯模型 16.1.2高斯混合模型 16.1.3模型的建立 16.1.4模
型參數的求解 16.2GMM演算法的MATLAB實踐 16.2.1生成一個高斯混合模型 16.2.2擬合GMM 16.2.3GMM聚類實例 16.3GMM的改進及MATLAB實踐 16.3.1GMM的正則化 16.3.2GMM中k的選擇問題 16.3.3GMM擬合的初始值選擇問題 參考文獻 第17章DBSCAN演算法 17.1DBSCAN演算法原理 17.1.1DBSCAN演算法的基本概念 17.1.2DBSCAN演算法原理 17.1.3DBSCAN演算法的實現步驟 17.1.4DBSCAN演算法的優缺點 17.2DBSCAN演算法的改進 17.2.1DPDG
A演算法 17.2.2並行DBSCAN演算法 17.3DBSCAN演算法的MATLAB實踐 參考文獻 第18章策略反覆運算和值反覆運算 18.1基本概念 18.1.1強化學習的基本模型 18.1.2瑪律可夫決策過程 18.1.3策略 18.1.4值函數 18.1.5貝爾曼方程 18.2策略反覆運算演算法原理 18.3值反覆運算演算法原理 18.4策略反覆運算和值反覆運算演算法的MATLAB實踐 參考文獻 第19章SARSA演算法和Q學習演算法 19.1SARSA演算法原理 19.2SARSA演算法的MATLAB實踐 19.3Q學習演算法原理 19.4Q學習
演算法的MATLAB實踐 參考文獻
以消散能法評估瀝青混凝土之疲勞特性
為了解決gmm均華 的問題，作者曾劭逵 這樣論述：
疲勞破壞為路面常見破壞模式之一，路面在車輛載荷反覆作用下，瀝青混凝土材料性能逐漸衰減直至裂開，此衰減過程即為疲勞。本研究依據試驗計畫，採用馬歇爾配合設計方法，製作密集配瀝青混凝土之馬歇爾試體，再遵照歐盟EN12697-24:2012 Annex E 規範與條件（變化加載、溫度與頻率）進行間接張力式之瀝青混凝土疲勞試驗。疲勞試驗數據結果再以消散能法與傳統法進行瀝青混凝土試體之疲勞分析與評估。依據本研究疲勞試驗結果之數據分析，獲得主要結論歸納如下：1. 依據本研究間接張力疲勞試驗於能量比（ER）分析法與消散能比（DER）分析法兩者之結果，相同溫度與應力水準下，加載之頻率愈高，其起始消散能（W0）
愈低，疲勞壽命愈長；相同溫度與加載頻率下，加載之應力水準愈高，其起始消散能（W0）愈高，疲勞壽命愈短；相同應力水準與加載頻率下，試驗溫度愈高，其起始消散能（W0）愈高，疲勞壽命愈短。2. 依據本研究間接張力疲勞試驗於能量比（ER）分析法與消散能比（DER）分析法兩者之結果，各個溫度與頻率之起始消散能（W0）與疲勞壽命（Nf）散佈圖與迴歸分析結果，顯示瀝青混凝土之起始消散能愈高，其疲勞壽命愈短。3. 本研究間接張力疲勞試驗之消散能變化比（RDEC）分析結果並未顯示與文獻相同之趨勢，推斷其原因可能來自疲勞試驗儀設備之訊號數據擷取受到不明原因干擾，試驗試體之材料性質（空隙率、勁度模數）不穩定，或試體
數目過少所致。4. 本研究間接張力疲勞試驗之現象學（傳統疲勞理論）分析結果，顯示瀝青混凝土試體於相同溫度與應力水準下，加載之頻率愈高，其疲勞壽命愈短；相同溫度與加載頻率下，加載之應力水準愈高，其疲勞壽命愈短；相同應力水準與加載頻率下，試驗溫度愈高，其疲勞壽命愈短。5. 依據本研究間接張力疲勞試驗之現象學（傳統疲勞理論）分析結果，由各個溫度與頻率之應力水準與疲勞壽命（Nf）散佈圖與其迴歸分析結果顯示，相同溫度與加載頻率之條件下，瀝青混凝土之應力水準愈高，其疲勞壽命愈短。