Minimax的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法

為了解決Minimax的問題，作者布留川英一 這樣論述：

　　人工智慧的發展就是要讓電腦具備獨立思考的能力，而強化式學習(Reinforcement Learning)就是訓練 AI 如何決策的一套方法，是最具產業發展潛力的熱門技術，可以有效解決生活中許多難以突破的問題，包括產業自動化、自動駕駛、電玩競技遊戲以及機器人等。 　　Deepmind 將強化式學習應用於開發圍棋 AI 上，打造出 AlphaGo，並連續擊敗李世乭、柯潔等世界第一流的圍棋高手，這段情節想必你並不陌生。而接續發展出來的 AlphaZero 不僅實力更強大，而且不侷限於單一棋類，可以從零開始訓練、不需要人類棋譜，被視為是 AGI 通用式人工智慧，震撼了整個

AI 產業界。 　　以強化式學習為主幹的 AlphaZero 雖然備受矚目，但對於多數讀者而言，要讀懂 AlphaZero 的論文並不容易，而且論文中並未公開程式碼，紙上談兵就要了解相關細節實在難如登天，本書將透過實作帶您揭開 AlphaZero 神秘的面紗。不用棋譜 (訓練資料) 怎麼進行訓練？強化式學習在 AlphaZero 扮演甚麼角色？為甚麼一套演算法可以適用不同規則的棋類或遊戲？論文沒有講清楚的都在這裡！ 　　在這本書中，你將學到： 　　● 從深度學習開始，打下紮實基礎，包括 Artificial Neural Network、CNN、ResNet。 　　● 各類強化式學習演算法

的精髓，包括：ϵ-Greedy、UCB1、Policy Gradient、Q-Learning、SARSA、Deep Q-Network (DQN)。 　　● 理解人工智慧中做出最優決策的方法 - 賽局樹演算法，包括 Minimax Algorithm、Alpha-beta Pruning、Monte Carlo method、Monte Carlo tree search。 　　● 用 Python 實作 AGI 通用演算法 - AlphaZero，只需修改規則就能稱霸井字遊戲、四子棋、黑白棋、動物棋等不同遊戲。 本書特色 　　強化式學習有多強，用 Python 實作見真章！ 　　Al

phaZero 結合了深度學習、強化式學習和賽局樹演算法，背後涉及了許多相關技術，網路上雖然可以找到不少討論或教學文章，但內容多半只是原始論文的隻字片段，實作細節也交代不清楚，對於有心了解 AlphaZero 核心技術的讀者來說幫助很有限，往往只是越看越模糊，也不知道誰說得對。 　　本書以大量圖說、實例詳細說明 AlphaZero 各種相關的演算法，在實作的過程中，你可以親自與 AI 互動，實際體驗 AI 從零開始逐漸累積實力的過程，確實了解強化式學習跳脫人類思維所做的每一步決策，釐清演算法的每一個細節。全書內容經過施威銘研究室監修，只要遇到比較複雜的演算法或程式邏輯，小編都會額外補充，講不

清楚就加上圖解，再不清楚就手算一遍，一頁一頁秀給你看，保證一定讓你看得懂、做得到。 　　● 以大量圖說、實例 、示意圖帶你高效學習書中的演算法 ，程式碼都有詳細的註解說明 　　● 深度學習、強化式學習、賽局樹等各種相關演算法逐一解析、詳細說明 　　● 活用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境，並提供線上更新操作手冊 ，包括連線時間限制的處理以及 GPU/TPU 的使用說明 　　● 從 AlphaGo、AlphaGo Zero 到 AlphaZero，原始演算法和模型架構剖析 　　● 一步一步解說如何將遊戲規則轉換為程式邏輯，學習賽局資料的預處理程序 　　● 提供預訓練好的現成模型

，立即套用、馬上對戰 ，幫你節省動輒 20 小時以上的訓練時間  

Minimax進入發燒排行的影片

利用資料探勘技術及模糊控制應用於產線減少不良率發生之研究

為了解決Minimax的問題，作者簡志堯 這樣論述：

隨著世界科技的蓬勃發展，網路世代的來臨，高速網路及無線網路快速傳輸實現人與人之間的通信。現在，網路世界普及化已及人類生活已離不開網路，很多基地台與資料中心已建立由電傳輸轉換成光傳輸，更進入帶動光纖網路與光通訊技術的發展。製造高速網路的通訊元件是關鍵過程，其生產條件的穩定性是非常嚴苛的，如設備端的機況及廠務週邊的水、氣、電等都有相當的要求。由於生產高精密規格的產品良率都不高，因為它關聯著太多因素。本研究利用數據探勘技術分析，如盒鬚圖分析法、關聯性規則分析法、決策樹分析法，找出影響產品良率的因素，再利用PID模糊控制技術來改良控制影響良率之變因。因現階段無法實機上線測試，所以先利用模擬軟體來測試

其改善之結果。實驗結果以數據探勘技術分析，可找到影響良率的因素之一。為設備溫度受到外界干擾源的影響，使設備腔內溫度與加工物體的溫差過大。所以無法使藥材附著均勻，導致分佈均勻性不佳，所以利用模糊控制技術自動調整溫控器PID，讓設備腔內溫度與加工物體溫差接近設定目標值，再利用模擬軟體呈現出溫度模擬曲線。結果發現模糊控制一啟動時溫差可控制於5度內，經調整期間可控制於2度左右，最後可達到目標值。而本實驗的模糊控制可以將溫控器調整平均溫差至2.5度左右，效果良好。未來希望用於實機測驗，可幫助製程良品數的提昇。

線性模型的參數估計和預測理論（英文版）

為了解決Minimax的問題，作者胡桂開 這樣論述：

線性模型是現代統計學中一類重要的模型，廣泛地應用于經濟，金融，生物、醫學和工程技術等領域。在該模型的建模分析中，統計學家主要研究模型的參數估計理論，假設檢驗以及未來觀察值的預測等統計推斷問題。相比較，參數的假設檢驗以及未來觀察值的預測問題研究更多的依賴於參數估計的結果。   因此，模型的參數估計理論在整個建模分析過程中起到重要的作用，得到統計學家的高度重視。一方面，需要研究模型的參數估計理論和方法，並對各種估計的優良性進行分析；另一方面，需要基於模型參數估計結果對未來觀察值的預測方法進行研究。   本書圍繞厚尾分佈下線性模型中若干參數估計方法，基於統計決策理論對它們的優良性進行分析，便於人們合

理的選擇各種估計方法，同時分別基於統計決策理論和貝葉斯分析思想探討有限總體的最優預測，可容許預測和貝葉斯預測。 Contents Preface Chapter 1 Introduction 1 1.1 Research progress on parameter estimation 1 1.1.1 Advances in the estimation of regression coe±cient 1 1.1.2 Advances in the estimation of error variance 3 1.2 Research progress on-nite

population 4 1.3 Plan of this book 5 Chapter 2 Comparisons of Biased Estimators for Regression Coe±cient 7 2.1 Introduction 7 2.2 Balanced loss function and risk 9 2.3 Numerical analysis 12 2.4 Proof of main results 15 Chapter 3 Comparisons of Parametric Estimation in a Misspeci-ed Linear Model 19

3.1 Comparisons of estimators for regression coe±cient 19 3.1.1 Introduction 19 3.1.2 Estimators and its risks 21 3.1.3 Comparisons of proposed estimators in theory 27 3.1.4 Comparisons of proposed estimators by numerical analysis 33 3.1.5 Simulation example 38 3.2 Comparisons of estimators for err

or variance 39 3.2.1 Introduction 39 3.2.2 Estimators and its risks 42 3.2.3 Analysis of the risks 45 3.2.4 The bootstrap 52 Chapter 4 Comparisons of Preliminary Test Estimators Based on W， LR and LM Tests 55 4.1 Comparisons of pre-test estimators in a normal linear model 55 4.1.1 Introduction 55 4

.1.2 Estimators and its risks 57 4.1.3 Comparison of proposed estimators 60 4.1.4 Simulation 65 4.2 Comparisons of pre-test estimators in a linear model with multivariate t distribution 67 4.2.1 Introduction 67 4.2.2 Risks of proposed estimators 69 4.2.3 Comparison in theory 72 4.2.4 Comparison by n

umerical analysis 75 4.2.5 Comparison by bootstrap method 77 Chapter 5 Admissible Predictions for Finite Population Regression Coe±cient 80 5.1 Linear admissible prediction for a general-nite population 80 5.1.1 Introduction 80 5.1.2 Admissibility of a homogeneous linear predictor in the class of l

inear predictors 82 5.1.3 Admissibility of a homogeneous linear predictor in the class of all predictors 83 5.2 All linear admissible prediction in a-nite population with respect to inequality constraints 87 5.2.1 Introduction 87 5.2.2 Admissibility of linear predictors in LI on T1 90 5.2.3 Admissib

ility of linear predictors in L on T1 99 Chapter 6 Minimax Predictions for Finite Population Regression Coe±cient 104 6.1 Linear minimax prediction in a Gauss-Markov population 104 6.1.1 Introduction 104 6.1.2 Linear minimax predictor 107 6.1.3 Admissibility of LMP 115 6.1.4 Comparison of BLUP and

LMP 116 6.2 Linear minimax prediction in a normal-nite population 118 6.2.1 Introduction 118 6.2.2 Optimal predictor 120 6.2.3 Minimax predictor 123 6.2.4 Comparison of BUP and MP 131 6.2.5 The SPP and comparison with BUP and MP 133 6.3 Linear minimax prediction in a-nite population with ellipsoidal

constraints 134 6.3.1 Introduction 134 6.3.2 Linear minimax prediction 137 6.3.3 Admissibility of homogeneous linear minimax prediction 142 6.3.4 Simulation study 145 6.3.5 Analysis of real data 147 Chapter 7 Bayesian Prediction for Finite Population Quantities 149 7.1 Introduction 149 7.2 Bayes p

rediction of population quantities 151 7.3 Bayes prediction of linear quantities 154 7.4 Bayes prediction of quadratic quantities 156 7.5 Examples 157 References 160

定期定額投資爆發力之探討

為了解決Minimax的問題，作者陳佳靜 這樣論述：

2020年初，新冠疫情造成美國股市數次熔斷 ，美國政府祭出QE政策 、在資金寬鬆的貨幣政策下，導致市場資金過於氾濫而且市場波動較以往金融風暴更加劇烈，各國政府也為了振興內需紛紛透過各項補助來幫助國民刺激消費、提升經濟，也讓更多在家上班的人成為股市中的新手，我們也稱為股市小白，因為資金寬鬆造成股市瘋狂上漲讓這些新手投資客成為短暫股市贏家，一般稱作投機者。而另一種可以在資本市場長期獲利的方式，一般而言為選擇長期持有某樣標的或金融商品，我們也稱作為投資。投資是透過完善的分析，對本金、報酬有一定程度的評估，將資金投入預期有所成長的標的上。而相反的作法，像未經分析、且在本金及報酬上也沒有合理的規劃，亦

不考慮風險就冒然投入資金，就是投機、或是賭博。事實上，根據效率市場假說，針對市場資料、財務報表來完整分析者，也不能算是理性。依此定義延伸下去，所有自以為理性的股權或是共同基金持有者，也不能完全視為投資者，有可能因為自以為是的錯誤判斷和賭性的發揮而成投機者。然而不管站在投資或投機的立場，會看基本面、籌碼面、技術面、市場面幾乎會有自己一套準則。但基本面會轉折、籌碼面會混亂、技術面會鈍化、市場面會失真。透過本研究，能夠試著在一片混亂的財報、資訊爆炸的情況下，試著分析出一個無往不利的財富密碼。