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完美投資組合：親訪10位投資界傳奇的長勝策略

為了解決R 語言 心得的問題，作者羅聞全,史蒂芬．佛斯特 這樣論述：

6位諾貝爾獎得主＋3位實務專家＋1位金融教授 ────傾力鉅獻──── ★籌備10年，全球獨家與10位投資先驅面對面親訪 ★《漫步華爾街》作者墨基爾強力推薦 ★英美經濟學家、政府財政顧問、跨國企業總裁盛讚 首度同台！親炙10位大師的殿堂級策略。 投資的甜蜜點！學習用最低風險賺取最高報酬。 新手與老手必讀！掌握基礎理論，打造完美組合。 　　投資史上最有價值的10 堂課，破除過往投資迷思， 　　重新解讀市場走向，建立持久獲利的組合！ 　　「真有完美的投資組合，能在風險與報酬間取得平衡？」 　　麻省理工教授羅聞全、金融學教授佛斯特， 　　透過親訪10位投資界領袖來檢驗這個問題── 　　

哈利．馬可維茲──1990年諾貝爾經濟學奬得主，現代投資組合理論奠基者 　　→第一個正式提出分散投資概念的人，即不犧牲預期報酬，也能降低風險。 　　威廉．夏普──1990年諾貝爾經濟學奬得主，資本資產定價模型奠基者 　　→大力支持低成本投資，即投資無風險資產（抗通膨公債）和市場投資組合。 　　尤金．法馬──2013年諾貝爾經濟學獎得主，現代財務學之父 　　→重視小型股與價值股，唯有承擔更高的風險，才能達成更高的預期報酬。 　　約翰．柏格──指數基金之父，先鋒集團創辦人 　　→支持低成本指數型基金，投資時須衡量風險、時間、成本和報酬。 　　邁倫．修爾斯──1997年諾貝爾經濟學獎得主 　

　→最重要的是風險管理，須避開尾部風險，善用上漲的尾部利得。 　　羅伯特．默頓──1997年諾貝爾經濟學獎得主 　　→提供有意義的資訊給專業經理人，就能替你調配完美投資組合。 　　馬丁．萊柏維茲──摩根士丹利的常務董事 　　→重點是評估你能承受的風險，除了股票，也要有債券和其他固定收益資產。 　　羅伯．席勒──2013年諾貝爾經濟學獎得主，著有《非理性繁榮》 　　→布局國際，比例需比國內股更高。避免投資自己的產業，以免雙重打擊。 　　查爾斯．艾利斯──全球十二大投資領袖終身貢獻獎得主 　　→最重要的是了解自己，根據年齡、收入、支出等資訊，建立專屬組合。 　　傑諾米．席格爾──華頓商學

院Russell E. Palmer金融學教授 　　→投資期間愈長，投入股票的比率就要愈高，以低成本股票指數基金為主。 　　我們將深入了解這些傑出人物的背景、知識及其貢獻，他們提出關於完美投資組合的想法，為當今的散戶投資人與專業經理人提供寶貴見解。 　　無論是散戶或專業經理人，都在追尋對的投資組合， 　　期望能在特定風險下賺取最高預期報酬，因此面臨幾個問題： 　　．分散投資到底所指為何，又為何重要？ 　　．應該投資指數型基金就好，還是要主動管理投資組合？ 　　．選股和市場時機操作有多重要？ 　　．與國內投資相比，海外投資有多重要？ 　　．股票風格的不同，例如小型股和價值股等，有何重要性？

　　．當其他投資人的行為不太理性時，我們應如何投資？ 　　本書將解答上述問題，並綜合10位投資先驅的珍貴洞見，提供更多見解。 　　◎七項最重要的投資原則，助你建立完美投資組合： 　　1. 判斷你在財務規劃上願意投入多少時間和心力。 　　2. 判斷你目前和未來有哪些財務需求。 　　3. 找出你的財務損益舒適區。 　　4. 想一想你的投資哲學、你對於市場的信念。 　　5. 列出你擁有的全部資產、你希望持有的資產。 　　6. 培養對於當前投資環境的認知。 　　7. 避免明顯的投資錯誤。 　　◎16種投資人原型，你是哪一型？ 　　根據風險趨避程度、目前與未來的財富能力、目前與未來的財務需求以及

投資環境，投資人可分為16種類型。本書附有分類測驗，當你找出自己屬於哪種原型，就能建立專屬完美投資組合。 完美推薦 　　Jet Lee／「Jet Lee的投資隨筆部落格」版主 　　林威宇／財報狗行銷經理 　　張遠／「Ffaarr的投資理財部落格」版主 　　雷浩斯／價值投資者、財經作家 　　劉瑞華／清華大學經濟系教授 　　（以上依姓名筆劃順序排列） 國際讚譽 　　「這是一本讀來令人愉快的書，關於如何建立最佳投資組合，這些金融先驅塑造了我們的理解方式。《完美投資組合》巧妙地闡釋了諾貝爾獎得主及重要投資專業人士的生活與智慧，為學者和從業者提供了具有啟發性的見解。」──柏頓．墨基爾（Burto

n G. Malkiel），《漫步華爾街》作者 　　「縱觀歷史，人們一直希望透過對自身資產的管理來保護自己的未來。這本精彩的書描述了一群學者和實踐者，如何在20世紀開發出系統化的方法來實現這個目標。透過探索這些先驅之間的差異，《完美投資組合》提出了一個框架，使我們每個人都能反思自己的投資組合。」──黛安．科伊爾（Diane Coyle），劍橋大學教授、經濟學家、前英國財政部顧問 　　「從馬可維茲開始，深入了解投資組合理論的發展。」──泰勒．科文（Tyler Cowen），美國經濟學家、部落格邊際革命（Marginal Revolution）的主筆 　　「羅聞全與佛斯特講述了十位創新者的故

事，過去50年來，這些創新者在投資領域發起了革命。作者深入研究了他們的個人歷史，並解釋他們的創新如何改善數百萬名投資者的投資體驗。這本有趣的書出色地概述了現代金融的發展。」──大衛．布斯（David G. Booth），德明信基金（Dimensional Fund Advisors）總裁 　　「羅聞全與佛斯特建構了一個『完美組合』，其中包含最詳盡的傳記、相異卻互補的想法，這些想法會讓當今最有思想的投資者獲益良多。本書不僅能幫助個人確定最適合自己的方法，還為機構提供了一個誘人的藍圖，以實現更好的個人化投資方案。」──彼得．漢考克（Peter Hancock），美國國際集團（AIG）前總裁暨執行

長、摩根大通集團前財務長 　　「羅聞全與佛斯特寫了一本關於投資的重要書籍。每個人都應該閱讀《完美投資組合》，以了解諾貝爾獎得主及投資界的思想領袖對於選擇正確的投資組合有何看法。作者出色地運用非技術語言，解釋了這些領袖在方法上的異同。」──茲威．勃狄（Zvi Bodie），美國經濟學家、《投資學》（Investments）共同作者 　　「這本非常有價值的書能引導我們了解現代投資組合理論的基礎，並結合了實現這一切的實踐者的強大見解。完美的閱讀體驗！」──班尼特．格魯布（Ben Golub），貝萊德（BlackRock）投資管理公司首席風險總監 　　「你是否曾想過，有沒有一種更好的投資方式？《

完美投資組合》達成了一項傑出的成就，藉由帶領讀者了解現代投資管理的演變，提供了答案。作者結合了有趣的軼事與豐富的解釋，為投資組合選擇的發展提供了路線圖。本書適合新手及經驗豐富的投資者，它清楚地表明，尋找完美的投資組合是一項引人入勝且永無止境的追求。」──瑪琳．奧哈拉（Maureen O’Hara），美國財務學會（American Finance Association）前主席 　　「如果你能深入一些史上最偉大投資者的腦海中，那會怎麼樣？如果你有一個直接進入他們頭腦的入口，那就太好了。但實際上，想要學會以他們的方式思考，需要多年的努力，或者，你只要讀《完美投資組合》就夠了。」──馬克．里斯（M

ark Reeth），商業內幕（Business Insider）新聞網 　　「羅聞全與佛斯特撰寫了一部現代金融的知識史，書中的採訪包含了具有影響力的學者、深思熟慮的實踐者……《完美投資組合》突出了這些偉大的辯論，為這些想法背後的人們提供了迷人的見解，並提出關於權力的重要問題 以及科學投資方法的局限性。」──丹尼爾．拉斯姆森（Daniel Rasmussen），Verdad Advisers創始合夥人 　　「羅聞全與佛斯特最新出版的《完美投資組合》，內容豐富、值得一讀。」──馬丁．福里德森（Martin Fridson），Lehmann Livian Fridson Advisors首席投

資長 　　「《完美投資組合》提供了關於現代金融演變的迷人視角，讀起來幾乎就像一本故事書一樣，將概念、人物及其對金融業的影響編織在一起。」──梅根．薩索尼斯（Megan Czasonis），State Street Associates常務董事 　　「總而言之，我強烈推薦這本書。我相信新手與經驗豐富的投資者都值得花時間來讀。」──華倫．米勒（Warren D. Miller），部落格CFA Institute Enterprising Investor撰稿人

R 語言 心得進入發燒排行的影片

學生課後自評心得分類機制之實作與實務議題探究：無意義資料、不平衡資料、與多重標籤資料

為了解決R 語言 心得的問題，作者莊子毅 這樣論述：

學生課後對老師教學或是自我學習狀況的自評心得是讓教育者了解學生學習狀況以及改善其教育品質的常用管道。不過學生所寫的心得通常會涵蓋很多面向與充滿著不同情感，而要以人工閱讀這些大量心得非常耗時費力。為此，有些研究學者透過建構基於機器學習或神經網路架構的分類模型來快速地分析大量自評心得。然而運用機器學習分類技術建構分類模型的研究通常會對資料進行預先處理，像是排除一些無意義資料或重整資料成平衡資料，或是將具備多重標籤的資料拆成多筆單一標籤資料。但實際運用分類模型來分類學生自評心得的實務卻面臨要分類無意義資料、不平衡資料、以及多重標籤資料。本研究探究實務上無意義資料、不平衡資料以及多重標籤資料三個因子

對於學生自評心得機制分類準確性的影響。本研究收集了2060筆特定課程的學生課後自評心得並經由研究人員標記，分類成七個主題類別和三個情感類別。本研究計算並比較是否包括無意義資料、不平衡資料或平衡資料、多重標籤資料或單一標籤資料等不同組合的資料集，在多種文字處理技術以及使用多種分類模型的分類準確性，探究三個因子對其分類準確性評估指標的影響。研究結果顯示不包括無意義資料的平均分類正確率為0.681，而包括無意義資料的平均分類正確率為0.624。採用不平衡資料的平均分類正確率為0.573，而採用平衡後資料的平均分類正確率為0.732。只採用單一標籤資料的平均分類正確率為0.796，而納入多重標籤資料的

平均分類正確率為0.764。其中，使用BERT預訓練模型在有資料平衡且無其他類別的單標籤分類的正確率可以達0.923。

管理數學、Python與R：邊玩程式邊學數學，不小心變成數據分析高手(2版)

為了解決R 語言 心得的問題，作者何宗武 這樣論述：

　　第一本結合管理數學和Python、R應用的工具書，輕鬆獲得雙倍效果！ 　　管理的問題，就用數學來解決吧！ 　　令人驚呼的三大特色： 　　1.淺顯易懂的口吻加上超豐富內容，一本掌握管理數學！ 　　2.附有精彩的範例、習題與解析，滿足所有練習慾望！ 　　3.用Python、R簡單搞定繁雜的數學計算，手把手跟著步驟走！ 　　讓數據分析成為管理的後盾，成就更無懈可擊的經營決策！ 　　管理數學為一門重要的基礎，不只是為了商業管理和決策，也是學習資料科學的第一步。現今不論是商管領域的學生或是從業人員，為了跟上世界的腳步，都必須學習程式語言，如果能在學習管理數學時搭配Pytho

n、R做使用，不只符合世界潮流，也等同開啓資料分析的大門。 　　本書作者投入融合「計量經濟學和資料科學」的計量資料科學 (Econometric Data Science) 多年，對於以計量經濟學為基礎的資料科學猶有心得，本書由淺入深地介紹微分、積分、矩陣代數和數學規劃等管理數學必需的基礎與商管應用，此外，為達到與程式學習相輔相成之效，作者編排章節亦十分用心，在管理數學的16堂課中，穿插步驟式的Python、R教學單元，讓讀者學完數學原理和計算之後，能立刻熟悉Python與R的應用方式，學習效率更加倍！輕鬆就學會管理數學！  

運用 915 MHz 無線收發機與 RS-CC 錯誤控制碼實現動態空氣品質監測裝置

為了解決R 語言 心得的問題，作者陸恒毅 這樣論述：

在無線通訊中，數據封包在無線通道傳輸中會有不可避免的干擾而導致位元上的錯誤，為了能接收到正確的封包，就需要在無線傳輸時加上錯誤更正的機制。本論文使用錯誤控制碼，里德所羅門碼(Reed-Solomon Codes, RS Codes)串接迴旋碼(Convolutional Code)，稱為串接碼(Concatenated Code)，對數據封包做編碼與解碼，其中使用空氣感測器讀取出的數位訊號來當作空氣品質的數據，再將其當作封包的資料來源，透過無線的方式發送出去，里德所羅門碼使用符號來編解碼，所以具有良好更正連續錯誤的能力，運用彼得森演算法(Peterson Algorithm)與Chien's

演算法來做解碼的運算。迴旋碼則是具有良好更正隨機錯誤的能力，解碼方式是運用維彼特演算法(Viterbi Algorithm)來找出最小漢明距離(Hamming Distance)的路徑。利用結合兩種不同特性的編碼，來降低數據封包上的傳輸錯誤。在PIC16F877A微控器上做組合語言的程式撰寫，來實現里德所羅門碼串接迴旋碼，並整合915 MHz無線收發機，來測量與分析實際上無線數據封包傳送與接收的情況。