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r語言python比較的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦何宗武寫的 財經時間序列預測：使用R的計量與機器學習方法 和洪錦魁的 Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和深智數位所出版 。
國立政治大學 風險管理與保險學系 張士傑所指導 宣葳的 資產負債管理之研究分析 （2021），提出r語言python比較關鍵因素是什麼，來自於利率變動型壽險、隨機變動模型、蒙地卡羅模擬、國際板債券、變額年金、copula-GARCH。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 蘇德仁所指導 劉彥良的 以紅藍光波長與光照度應用於非接觸式血氧飽和度之檢測 （2021），提出因為有 血氧濃度、非接觸式監控、紅光與藍光波長運算、血氧飽和度監測的重點而找出了 r語言python比較的解答。
財經時間序列預測：使用R的計量與機器學習方法
為了解決r語言python比較 的問題，作者何宗武 這樣論述：
本書為進階的教材，需要經濟計量方法和矩陣代數的基礎。時間序列預測是統計學裡非常實用的工具，不論是分析投資組合的數據、全球總經和金融市場，以及預測景氣循環變動等等，可以用過去的數據資料，預測未來趨勢，是可以符合實際決策需要的實用能力。 書中並介紹機器學習方法，機器學習不是指特定估計方法，學習指的是如何在資料結構中運算，以追蹤最小預測誤差的方法獲得最佳預測(tuning)。我們應用機器學習演算法訓練歷史資料，執行特徵萃取(features extraction)，再測試預測表現。依此建立一個可預測未來的模型，作為決策之用。 使用R語言進行時間序列預測是本書的一大特點，R語言
是統計學中普及且容易上手的分析工具，書中針對一個個資料分析步驟進行深度解說，教給讀者進行預測與評估的最實用方法。
資產負債管理之研究分析
為了解決r語言python比較 的問題，作者宣葳 這樣論述：
本研究由三篇關於保險業資產負債管理議題的論文所構成。本文第二章檢視在台灣地區銷售之典型利率變動型壽險之公平定價問題。假設資產過程滿足Heston隨機變動模型、利率過程為CIR 模型，保險給付將為一系列遠期起點期權之總和。本文就台灣財務市場之資料進行模型參數估計，再利用蒙地卡羅法計算契約公平價格，同時計算風險值（VaR, ES）。本文第三章闡述國際板債券評價系統的實作細節。台灣保險業總資產近兩成之國際板債券在IFRS-9 會計準則下非為純債務工具，必須以公允價值衡量。在此我們敘述以美國固定期限公債收益率或美元LIBOR及ICE利率交換率校正的利率期限結構，配合芝加哥期貨交易所的歐式利率交換選擇
權隱含波動度資料估計Hull-White 短期利率模型之評價理論細節，並使用開放原始碼程式語言Python 與函式庫QuantLib 及三元樹演算法實作國際板債券評價系統。除與櫃買中心系統價格輸出結果相比較外，我們展示本系統在給定利率期限結構與市場現有商品規格下可贖回債券期初價值與隱含年利率、不可贖回期間與可贖回頻率關係之計算。本文第四章探討copula-GARCH 模型在變額年金保證價值計算上的應用。有效的風險管理前提在於推估各種資產間的機率關係，並計算反映系統狀態的各種定量指標的能力。現代計算技術的進步使得更符合實際、不須過份簡化的多變量機率模型運用變為可能，而copula 正是如此的多變
量機率模型。結合GARCH 時間序列模型，我們利用一系列基於無母數統計與經驗過程理論的穩健統計檢定方法，針對給定S&P500 與S&P600 指數時間序列選擇並匹配最適copula-GARCH 模型，進而推估變額年金保證價值。
Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決r語言python比較 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
以紅藍光波長與光照度應用於非接觸式血氧飽和度之檢測
為了解決r語言python比較 的問題，作者劉彥良 這樣論述：
自新冠肺炎疫情爆發後，迄 2022 年 4 月，全球因染疫而死亡的人數超過 600萬人。感染者可能會導致肺部發炎，降低血氧濃度，當血氧濃度降低時，可能會造成呼吸困難，危害生命安全。隨著病情不斷升溫，為了不與他人接觸共同設備，因此使用非接觸式機器來協助患者在家中，能夠隨時監控自己本身的血氧數值。 本論文是以南部某大學教職員、學生為研究數據，透過一般網路攝影機，利用人臉套件截取額頭區塊，接著進行紅、藍光波形的影像訊號處理，透過光波反射原理，運算其標準差與均值，套入公式計算出血氧飽和度，最後並監測光照度對其實驗數值影響。 本研究實驗結果與台灣中央標準局所認證的血氧機進行比對，其實驗結果僅有 0
至 2%的誤差，優於其它文獻的 3 至 5%誤差率。在量測速度方面，使用與其它文獻相似設備的情況下，測量時間僅需 10 秒鐘，優於其它文獻約一分鐘的時間，因此透過此研究不僅能夠節省大量的器材經費，還可助於需要居家檢測的人，提供方便性與安全性。