R語言 優點的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

機器學習演算法動手硬幹：用PyTorch+Jupyter最佳組合達成

為了解決R語言 優點的問題，作者孫玉林,余本國 這樣論述：

★★★【機器學習】+【演算法】★★★ ★★★★★【PyTorch】+【Jupyter】★★★★★ 　　一步一腳印、腳踏實地 　　機器學習經典演算法全面講解 　　我們平常視為理所當然的L1、L2、Softmax，Cross Entropy，都是基礎的機器學習所推導出來的，很多人以為不需要學的機器學習演算法，才是站穩腳步的基本大法！ 　　本書就是讓你可以用Python來真正真槍實戰上手機器學習。從最基礎的資料清理、特徵工程開始，一直到資料集遺漏值的研究，包括了特徵變換、建構，降維等具有實用性的技巧，之後說明了模型是什麼，接下來全書就是各種演算法的詳解，最後還有一個難得的中文自然語言處理的

案例，不像一般機器學習的書千篇一律MNIST手寫辨識、人臉辨識這麼平凡的東西，難得有深入「機器學習」的動手書，讓你真的可以在人工智慧的領域中走的長長久久。 　　大集結！聚類演算法 　　✪K-means 聚類 　　✪系統聚類 　　✪譜聚類 　　✪模糊聚類 　　✪密度聚類 　　✪高斯混合模型聚類 　　✪親和力傳播聚類 　　✪BIRCH 聚類 　　技術重點 　　✪資料探索與視覺化 　　✪Python實際資料集特徵工程 　　✪模型選擇和評估 　　✪Ridge回歸分析、LASSO回歸分析以及Logistic回歸分析 　　✪時間序列分析 　　✪聚類演算法與異常值檢測 　　✪決策樹、隨機森林、AdaBo

ost、梯度提升樹 　　✪貝氏演算法和K-近鄰演算法 　　✪支持向量機和類神經網路 　　✪關聯規則與文字探勘 　　✪PyTorch深度學習框架  

R語言 優點進入發燒排行的影片

按摩、穴位按壓和反射治療改善癌症病人的睡眠品質：系統性文獻回顧與網絡統合分析

為了解決R語言 優點的問題，作者吳率璠 這樣論述：

研究動機： 世界衛生組織（World Health Organization）下屬的國際癌症研究機構（International Agency for Research on Cancer）所做的全球癌症資料庫估計，2020 年全球新增一千九百三十萬癌症案例，而這些癌症病人卻有約三分之一到一半以上都被診斷有失眠症。癌症病人的睡眠困擾對於病情與恢復健康的影響甚大，他們的失眠原因是多面向的，因此無法單靠來藥物治療。徒手治療（manual therapy）中的按摩、穴位按壓和反射治療是最常見、被普遍運用於促進睡眠，能夠改善疼痛、放鬆身心，對於改善睡眠困擾有實質上的幫助，此外還有操作的方便性、

病人的接受度高，以及介入不受限於特定場所等優點。研究目的： 本研究透過系統性文獻回顧和網路統合分析了解按摩、耳穴和穴位按壓以及反射治療對癌症病人睡眠的介入效果排名與臨床價值。研究方法：本研究設計為隨機對照試驗（Randomized Control Trial, RCT）的系統性文獻回顧與網絡統合分析，納入的參與者為癌症病人，介入為按摩、耳穴按壓、穴位按壓和反射治療，對照設為控制組、常規照護、按摩、耳穴按壓、穴位按壓或反射治療，並選擇匹茲堡睡眠品質量表（Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI）作結果測量之分析。搜尋的資料庫為PubMed、Embase、CI

NAHL、華藝線上、中國知網和萬方數據，並不限語言且有包含灰色文獻。文獻的評讀工具為Revised Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials（ RoB 2），網絡統合分析的軟體以R語言的netmeta套件為主，並使用對網絡統合分析的信心評估工具（Confidence in Network Meta-Analysis, CINeMA）做信心分級（Confidence rating）。研究結果： 共納入36篇文獻中英文隨機對照試驗進行系統性文獻回顧，其中33篇進行網絡統合分析，樣本數共2618，包含8種網狀節點：按摩治療（massage

, MASS）、耳穴按壓（auricular acupressure, AURI）、穴位按壓（acupressure, ACUP）、耳穴+穴位按壓（auricular acupressure + acupressure, AURI+ACUP）、反射治療（reflexology, REFL）、常規照護（usual care, TAU）、安慰劑（placebo, PLAC）和控制組（control group, CONT）參與比較，其中癌症種類、病人年齡、介入區域和時間的分布甚廣。最頻繁被選用的耳穴為耳神門（Shenmen）、皮質下（Subcortex）和肝（Liver），最常用的穴位是合谷（LI

4）、三陰交（SP6）和內關（PC6）。不良事件（Adverse event）為少數且輕微。 網絡統合分析的結果顯示符合條件的文獻因為介入對象、區域、時間、頻率的多樣性呈現組內的高異質性（I2= 95.3%），組間的比較顯示沒有不一致性（Q= 1.68, p-value= 0.1945）。大部分的偏差由隨機分派過程、盲性和介入與測量時間的不明確所導致。以對照組作為比較基準之下，其餘介入效果皆有顯著差異，以P-score由高至低的排名為耳穴+穴位按壓（MD=-8.85, 95% CI=-13.13 to -4.57）、按摩治療（MD=-7.07, 95% CI=-10.71 to -3.

42）、反射治療（MD=-6.97, 95% CI=-8.69 to -5.24）、耳穴按壓（MD=-6.22, 95% CI=-9.23 to -3.21）、穴位按壓（MD=-5.87, 95% CI=-8.98 to -2.76）、安慰劑（MD=-3.78, 95% CI=-7.19 to -0.38）和常規照護（MD=-3.55, 95% CI=-6.52 to -0.58）。比較校正型漏斗圖（‘comparison-adjusted’ funnel plot）顯示在耳穴按壓與常規照護的比較有出版偏差，並經敏感性分析發現移除離群值之後會些微降低異質性（I2= 93.7%）。 信心分

級（Confidence rating）的分析結果，在介入比較對照為高（High）的是按摩治療（比較控制組與常規照護）、反射療法（比較常規照護）。中（Moderate）的是耳穴合併穴位按壓（比較安慰劑、控制組與常規照護）、反射療法（比較控制組）、耳穴按壓（比較控制組與常規照護）和穴位按壓（比較控制組）。不同治療間的相互比較之信心分級（Confidence rating）為中（Moderate）的有耳穴按壓（P-score=0.61）比較穴位按壓（P-score=0.52）。結論： 按摩、反射治療、耳穴按壓及穴位按壓這些徒手治療在搭配常規照護的施作之下，對於促進癌症病人之睡眠品質都有顯著的

效果，而且與控制組相比的信心分級也皆為高到中等，不良事件為輕微且少數。日後的研究建議發展多語言的操作教學、標準化的治療方式和探討最佳的施行時間與強度，期待這些徒手治療能夠普遍成為改善癌症病人睡眠品質的輔助療法，並作為訂定臨床指引的參考。

歐式選擇權定價：使用Python語言

為了解決R語言 優點的問題，作者林進益 這樣論述：

運用數位與統計方法了解歐式選擇權定價！ 　　※將抽象的數學公式，巧妙運用程式語言進行輸出，帶你無障礙進入統計分析的世界。 　　※使用熱門Python程式語言，學習數學或理論模型，瞭解選擇權的定價。 　　※透過量化分析方法與時間序列模型，深入解析專業財金議題。 　　※本書適合大學部高年級或研究生使用及對衍生性商品有興趣的讀者自修。更是「衍生性金融商品」、「創新金融商品」或「財務工程」等課程最佳工具書。 　　一書在手，掌握選擇權定價方法！ 　　一般而言，我們是利用BSM模型以決定歐式選擇權價格，不過BSM模型存在不少缺點，其中波動率固定的假定經常為人所詬病；換言之，我們需要BSM以外的模

型。通常介紹選擇權定價的書籍或文獻大多艱澀難懂，本書另闢蹊徑，以另外一種方式來介紹屬於財務工程領域的選擇權定價。全書運用Python按部就班介紹BSM以及其他的模型。 　　本書仍維持作者之前一貫的特色，舉凡書內牽涉到讀（存）資料、計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖等動作，皆有對應的Python程式碼供讀者練習。利用臺灣實際的選擇權歷史資料，本書發現於波動較大的環境內，BSM之外的模型有可能較優。BSM之外的模型有哪些呢？請翻閱本書。  

串流服務 QoE 指標之信效度驗證及其與 QoS 之關聯性探討

為了解決R語言 優點的問題，作者盧韋辰 這樣論述：

串流影音服務日益盛行，但其透過開放式網路傳輸視音訊內容以致於難以掌握服務的品質 (QoS)。因此，近年來開始有研究意圖將用戶感受量化作為體驗指標，以便衡量用戶影音服務體驗品質 (QoE)，例如由財團法人電信訓練中心提出的客觀 QoE 模型「視訊平均意見分數 (video Mean Opinion Score; vMOS) 便是一個例子，其將串流服務中的視訊解析度、初始緩衝時間與卡頓情況等綜合因素轉換為單一 vMOS 量化指標 (最低1分至最高5分)，並揭露了部份的效度量測結果與場測應用案例。為了能更全面地檢視 vMOS 指標的可用性，本論文透過在 Android 系統開發 App 實作了 v

MOS 指標量測工具，並對該量測工具進行完整的信度與效度分析驗證。其中，信度驗證部份共執行了前後兩週的長時間測試，由相關數據統計出再測信度量測結果；效度驗證部份共安排150位使用者 (涵蓋不同性別與年齡) 進行視訊服務體驗品質量測實驗，依據不同使用者族群統計出三種效度量測結果︰整體實驗人員校標效度、性別分類校標效度與年齡分層校標效度。另外，為了觀察 vMOS 指標是否能適當地反應網路傳輸性能 (對網路營運商而言具有重要意義)，本論文也設計了一個可控 QoS 的區網實驗環境，進一步分析 vMOS 指標量測結果與個別 QoS 參數之間的關聯性，其中QoS參數包含Throughtput、Packet

Loss 與 Delay 等測項。