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Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術

為了解決股票ptt 2020的問題，作者陳會安 這樣論述：

☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！   　　人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序   　　☛  資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。   　　☛  網路爬蟲就是從 HTML 網頁取得資料。你可以想像在 Web 星球 ( WWW ) 上有眾多果園 ( 網站 ) 和 HTML 果樹 ( 網頁 )，你的工作是拿著水果籃進入指定的果園

後，爬上果樹摘下樹上的水果 ( HTML 標籤 )，你需要定位水果在哪裡以及規劃摘取順序，才能成功摘下整棵樹的水果，放進水果籃。   　　☛  本書讓你學得到 Python，用得到 Python，還能夠「真正活用」Python 來解決你日常生活、學習和工作上，各種資料擷取和處理的問題。   　　適用讀者 　　✎  已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者。 　　✎  適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材。   　　本書提供線上資源下載 　　☛  fChart

股票ptt 2020進入發燒排行的影片

運用網路情緒變數與混合式基因演算法提升深度學習預測股價漲跌準確度之研究

為了解決股票ptt 2020的問題，作者林威震 這樣論述：

近年來，由於各國政府的量化寬鬆政策，導致股市湧入大量熱錢，各大國際金融指數屢創新高。過程中吸引不少民眾參與股票投資，股市討論度也伴隨著這股熱潮不斷升高。因此本研究為了解社群股市討論能否影響股價走勢，透過文字探勘-情緒分析的技術，將PTT Stock版的非結構化文字量化為情緒變數，加入至預測模型中驗證是否能夠作為預測股價漲跌的關鍵指標。此外，也透過台灣證券交易所-公開資訊觀測站，蒐集每日盤後的籌碼面數據，做為預測股價漲跌的特徵。為建立出完整的股票預測模型，本研究將基因演算法結合支持向量機(SVM)、決策樹(DT)以及邏輯斯迴歸(LR)三種不同機器學習工具以篩選出最佳指標組合，並透過長短期記憶(

LSTM)進行預測，同時採用田口方法優化LSTM超參數配置，可得60%預測準確率。嘗試利用情緒變數加入至LSTM預測模型後發現，可得出62.22%預測準確率，改善幅度達2.22%。並以該預測模型進行數據回測實驗，得到新台幣18,238元的獲利表現。

圖解簡明世界局勢：2017年版

為了解決股票ptt 2020的問題，作者古雲秀等21人 這樣論述：

新浪不停翻湧，你我都無法置身局勢之外， 唯有，正面迎接、掌握全球最新情勢！ 　　● 英國脫歐、川普當選，兩者都是對全球化、種族主義的反動？又將如何影響世界走向？ 　　● 伊斯蘭國（ISIS）興起是美蘇國際政治角力的產物？中東各國能團結因應嗎？又如何各懷鬼胎？ 　　● 土耳其爆發震驚全球的軍事政變！何以過去積極入歐，現今卻戒嚴、政治清算、揚言恢復死刑？ 　　● 美中大布局！東南亞局勢生變，為何菲律賓在南海仲裁後口出狂言、積極向中國靠攏？ 　　● 共享經濟全球正夯，其背後更大動能是循環經濟的新思維！打破線性框架後，如何搶先抓住無限商機？ 　　● 巴拿馬文件的真相！金融科技（Fintech

）的虛擬性成為洗錢溫床？實體銀行和貨幣的數位化要如何走下去？ 　　● 巴黎氣候協定正式取代京都議定書！全球持續增溫，在洪水來臨前，人類能夠力挽狂瀾嗎？ 　　● 民意的怒喊！從華爾街、中東到香港、台灣、南韓，近年公民運動的蜂擁群起有何警訊？自己的國家真能自己救？ 　　● 物聯網IoT全方位包圍你我生活！不僅主導工業4.0的智慧工廠，又會如何顛覆衣食住行樣態？ 　　● 服務型機器人隨人工智慧發展而正式量產，未來家家戶戶都將有個哆啦A夢？ 　　● 虛擬實境VR與擴充實境AR開啟了穿越虛實的明日世界，如何坐在家中就能暢遊火星？ 本書特色 　　透過簡明3捷徑，人人都能快速看懂世界局勢： 　　1 掌

握當前局勢：清楚解析世界目前的主要態勢、特徵與癥結點。 　　→懂得判斷各項時事的輕重緩急、以及相關層面與範圍。 　　2 追溯演變過程：梳理世界局勢演變至今的發展始末和因果關係，深入表象之下的底層因素。 　　→了解事件的背景脈絡，養成深究事件影響關鍵的全盤思考能力。 　　3 推敲未來走向：分析世界當前態勢所引起的種種影響、與主要勢力的抗衡消長，進而推敲未來可能的發展方向。 　　→掌握觀察重點，培養洞見趨勢發展的精準眼光。  

以費氏線性鑑別分析演算法實現智慧家庭系統中之老人照護的 心電圖訊號辨識器

為了解決股票ptt 2020的問題，作者余婉瑜 這樣論述：

本篇論文提出「以費氏線性鑑別分析演算法(Fisher’s Linear Discriminant Analysis, FLDA)實現智慧家庭系統中之老人照護的心電圖訊號辨識器」。老人居家照護，它是智慧家庭之應用領域中的重要一環。簡單的說，居家照護就是要讓那些沒有與老人同住在一起的家人，他們也能夠隨時的照顧與關心到獨居在外的親人，其主要之目的就是要降低意外發生的風險。本文將心電圖訊號辨識器，分成如下的三大部份說明，分別是：(a)心電圖訊號的擷取：主要用途是說明從人的身體上取得心電圖訊號的過程及心電圖訊號的前置處理；(b)心電圖訊號的分析：主要用途是分析從Wi-Fi信號接收器中所接收到的心電圖訊

號，亦即是計算心電圖訊號之每個主要特徵點在各種心跳類別的特徵值範圍；及(c)辨識心電圖的所屬類別：主要用途是以費氏線性鑑別分析演算法辨識心電圖的所屬類別。本文能辨識五種心跳類別(NORM、LBBB、RBBB、VPC、及APC)的心電圖，經多次的測試，測試結果如下：心跳種類NORM、LBBB、RBBB、VPC、及APC的正確辨識率分別為94.97%、91.03%、78.84%、94.38%、及93.82%。總正確辨識率平均為92.60%。