r平方的問題，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

危與機：國際金融投資智慧

為了解決r平方的問題，作者黃融 這樣論述：

有「危」就有「機」！由金融投資受害者，轉成受益者，從閱讀本書開始！ 　　◎從貨幣發行體制到中央貨幣政策對金融及經濟體系的影響，系統性整合金融知識，並普及前沿的金融知識。 　　◎證券交易市場、債券及利率交易市場、外匯市場、商品交易市場……完整解析各種金融資產的特性與交易智慧，學會對投資項目進行風險控制。 　　◎介紹個人投資者使用不同資產配置法，配合自己的投資須要靈活應用主要交易資產的特性，建立適合自己財務須要的投資組合。 　　本書不只教你投資，更教你全方位、全系列的金融工程； 　　本書不只教你進場，也教你避險，更教你如何在危機中布局，在波段裡進退， 　　最後在全民瘋狂中落袋為安！ 　　而

這，需要一位身經百戰、深受市場洗禮的老師，才能現身說法，打開本書， 　　你將少走許多冤枉路，不用再拿自己的青春、財富與血淚去換取經驗！ 　　每一次金融市場出現重大的危機，伴隨的往往是巨大的獲利機會。 　　國際主要金融市場已經持續上升了十多年，很多投資者都知道逢低買進即能獲利，卻很少再有人提風險控制及危機意識。 　　2018年尾全球金融市場上演了一次逃生演習；2019年3月美國的國債孳息率亦出現了倒掛。也許過早談危機並不合時宜，可萬一金融市場週期性大波動啟動時，是風險還是機會，就看你是否懂得如何把握與部署！ 　　你眼中看到的只有市場的波動，投資人看到的卻是引起波動的本質。 　　不懂金融

，卻熱衷交易，是風險的最大源頭！ 　　為了幫新一代的投資人少走一些彎路，較有系統的學習金融投資知識與交易智慧，學會對投資項目進行風險控制，保護自己手中得來不易的財富，本書沒有稀奇古怪的創新觀點，但系統性的將金融知識整合到一本書之中，把較前沿的金融知識普及化。 　　當你想投資一個金融投資項目並願意承擔一定的風險，你是否了解最大損失可能？有什麼投資工具可以應用？有什麼交易策略可以進行風險控制？這就是本書的核心價值所在。 　　【本書五大核心價值】 　　★閱讀本書後你會知道 　　－貨幣其實有什麼價值支持 　　－金融市場的大週期 　　－驅動長期股票上升的因素 　　－拆解股市盈利與估值上升動能

　　★建立風險意識 　　－為何越賭越窮，越窮越賭 　　－投資者獲利後不久往往陷入虧損漩渦 　　－歷史上重大的投機失誤 　　－警剔市場閃崩事件 　　－建立金融投資的風險意識 　　－了解各種投資工具的陷阱 　　－如何事前把最大損失進行鎖定 　　★了解歷史上的投機泡沫 　　－1987閃崩股災 　　－1997亞洲金融危機 　　－2008年國際金融危機 　　★能夠解讀金融資訊 　　－債券孳息曲線的衰退警號 　　－從引伸波動率的解讀風險 　　－外匯市場的遠期啟示 　　★思考房地產與投資 　　－日本的地產崩潰歷史 　　－購買力與金融槓桿 　　－人口增長與地價 　　－負資產的警惕  

r平方進入發燒排行的影片

探索具積極接觸自然課程之國小高年級學生的自然連結感及環境關切

為了解決r平方的問題，作者林奎嚴 這樣論述：

世界上許多中、高度發展國家中，人類的生活越來越富裕，科技產品逐漸普及，居住的環境也從自然圍繞的鄉村逐漸轉變為水泥叢林，平時的休閒活動中，看電視或使用3C用品的比率上升，而從事戶外運動的時間相對減少。許多孩童因為對於自然的陌生，當初次與自然接觸時，甚至會有恐懼、排斥與想逃離的情緒，同樣的狀況也發生在許多成年人身上。然而過去人與自然曾經密不可分，緊密連結，然而現況卻不再如此。學校是多數學齡兒童學習的主要場域，學校的課程中促進自然連結元素的有無，是否也影響學校成為連結人與自然媒介的可能性？　　基於上述的關懷，本研究針對長期推動結合在地資源、自然環境與人文歷史發展課程的國民小學，探索在經過長時間浸潤

在積極接觸自然課程的教學氛圍中的高年級學生的自然連結感狀態。另一部份，本研究自行編製環境關切的相關問項，以了解學生的環境關切程度，同時也調查學生之個人背景變項，探索學生在生活中與自然互動的情形，分析是否有影響自然連結感或環境關切程度的潛在因子。本研究研究工具共分為三部份，第一部份「自然連結感」以Judith Chen-Hsuan, Cheng（鄭辰旋）發展並於2020年從新改版後的「自然連結感量表」（Connection to Nature Index, CNI）（Salazar, Kunkle, & Monroe, 2020）對學生進行自然連結感狀態之測量；第二部份「環境關切程度」以研究者自

編之環境關切問項測量學生對環境關切程度；第三部份「個人背景變項」則根據研究者需求發展問項。 研究結果顯示，學生的自然連結感表現達到3.90分，不同年級及接觸自然頻率不同的學生，在自然連結感的表現有顯著差異，而環境關切與自然連結感呈現高度相關性（r =0.70），個人背景變項中，「週末假日到自然玩耍頻率」、「住家背景環境」及「班級每學期戶外教學次數」三個變項，皆對自然連結感及環境關切程度有部份的解釋力，R平方值分別為0.237及0.204。本研究之結果可提供發展積極接觸自然課程之學校一些實質效益上之參考。

Spark機器學習（第2版）

為了解決r平方的問題，作者（印）拉結帝普·杜瓦 這樣論述：

本書結合案例研究講解Spark 在機器學習中的應用，並介紹如何從各種公開管道獲取用於機器學習系統的資料。內容涵蓋推薦系統、回歸、聚類、降維等經典機器學習演算法及其實際應用。第2版新增了有關機器學習數學基礎以及Spark ML Pipeline API 的章節，內容更加系統、全面、與時俱進。 拉結帝普·杜瓦（Rajdeep Dua） Salesforce公司工程主管，致力於打造雲計算和人工智慧團隊。曾參與Google的大資料分析工具BigQuery的宣傳團隊。在雲計算、大資料分析和機器學習領域有近20年的經驗。 第1章 Spark的環境搭建與運行 1 1

.1　Spark的本地安裝與配置　2 1.2　Spark集群　3 1.3　Spark程式設計模型　4 1.3.1　SparkContext類與SparkConf類　4 1.3.2　SparkSession　5 1.3.3　Spark shell　6 1.3.4　彈性分散式資料集　8 1.3.5　廣播變數和累加器　12 1.4　SchemaRDD　13 1.5　Spark data frame　13 1.6　Spark Scala程式設計入門　14 1.7　Spark Java程式設計入門　17 1.8　Spark Python程式設計入門　19 1.9　Spark R程式設計入門　21 1.1

0　在Amazon EC2上運行Spark　23 1.11　在Amazon Elastic Map Reduce上配置並運行Spark　28 1.12　Spark使用者介面　31 1.13　Spark所支援的機器學習演算法　32 1.14　Spark ML的優勢　36 1.15　在Google Compute Engine上用Dataproc構建Spark集群　38 1.15.1　Hadoop和Spark版本　38 1.15.2　創建集群　38 1.15.3　提交任務　41 1.16　小結　43 第2章 機器學習的數學基礎　44 2.1　線性代數　45 2.1.1　配置IntelliJ Sc

ala環境　45 2.1.2　配置命令列Scala環境　47 2.1.3　域　48 2.1.4　矩陣　54 2.1.5　函數　64 2.2　梯度下降　68 2.3　先驗概率、似然和後驗概率　69 2.4　微積分　69 2.4.1　可微微分　69 2.4.2　積分　70 2.4.3　拉格朗日乘子　70 2.5　視覺化　71 2.6　小結　72 第3章　機器學習系統設計　73 3.1　機器學習是什麼　73 3.2　MovieStream介紹　74 3.3　機器學習系統商業用例　75 3.3.1　個性化　75 3.3.2　目標行銷和客戶細分　76 3.3.3　預測建模與分析　76 3.4　機器學習

模型的種類　76 3.5　資料驅動的機器學習系統的組成　77 3.5.1　資料獲取與存儲　77 3.5.2　資料清理與轉換　78 3.5.3　模型訓練與測試迴圈　79 3.5.4　模型部署與整合　79 3.5.5　模型監控與回饋　80 3.5.6　批次處理或即時方案的選擇　80 3.5.7　Spark資料管道　81 3.6　機器學習系統架構　82 3.7　Spark MLlib　83 3.8　Spark ML的性能提升　83 3.9　MLlib支援演算法的比較　85 3.9.1　分類　85 3.9.2　聚類　85 3.9.3　回歸　85 3.10　MLlib支援的函數和開發者API　86 3.

11　MLlib願景　87 3.12　MLlib版本的變遷　87 3.13　小結　88 第4章　Spark上資料的獲取、處理與準備　89 4.1　獲取公開資料集　90 4.2　探索與視覺化資料　92 4.2.1　探索使用者資料　94 4.2.2　探索電影資料　102 4.2.3　探索評級資料　104 4.3　資料的處理與轉換　109 4.4　從資料中提取有用特徵　112 4.4.1　數值特徵　112 4.4.2　類別特徵　113 4.4.3　派生特徵　114 4.4.4　文本特徵　116 4.4.5　正則化特徵　121 4.4.6　用套裝軟體提取特徵　123 4.5　小結　126 第5章　

Spark 構建推薦引擎　127 5.1　推薦模型的分類　128 5.1.1　基於內容的過濾　128 5.1.2　協同過濾　128 5.1.3　矩陣分解　130 5.2　提取有效特徵　139 5.3　訓練推薦模型　140 5.3.1　使用MovieLens 100k資料集訓練模型　141 5.3.2　使用隱式回饋資料訓練模型　143 5.4　使用推薦模型　143 5.4.1　ALS模型推薦　144 5.4.2　用戶推薦　145 5.4.3　物品推薦　148 5.5　推薦模型效果的評估　152 5.5.1　ALS模型評估　152 5.5.2　均方差　154 5.5.3　K值平均準確率　156 5

.5.4　使用MLlib內置的評估函數　159 5.6　FP-Growth演算法　161 5.6.1　FP-Growth的基本例子　161 5.6.2　FP-Growth在MovieLens資料集上的實踐　163 5.7　小結　164 第6章　Spark構建分類模型　165 6.1　分類模型的種類　167 6.1.1　線性模型　167 6.1.2　樸素貝葉斯模型　177 6.1.3　決策樹　180 6.1.4　樹集成模型　183 6.2　從資料中抽取合適的特徵　188 6.3　訓練分類模型　189 6.4　使用分類模型　190 6.4.1　在Kaggle/StumbleUpon evergr

een資料集上進行預測　191 6.4.2　評估分類模型的性能　191 6.4.3　預測的正確率和錯誤率　191 6.4.4　準確率和召回率　193 6.4.5　ROC曲線和AUC　194 6.5　改進模型性能以及參數調優　196 6.5.1　特徵標準化　197 6.5.2　其他特徵　199 6.5.3　使用正確的資料格式　202 6.5.4　模型參數調優　203 6.6　小結　211 第7章　Spark構建回歸模型　212 7.1　回歸模型的種類　212 7.1.1　最小二乘回歸　213 7.1.2　決策樹回歸　214 7.2　評估回歸模型的性能　215 7.2.1　均方誤差和均方根誤差　

215 7.2.2　平均絕對誤差　215 7.2.3　均方根對數誤差　216 7.2.4　R-平方係數　216 7.3　從資料中抽取合適的特徵　216 7.4　回歸模型的訓練和應用　220 7.4.1　BikeSharingExecutor　220 7.4.2　在bike sharing資料集上訓練回歸模型　221 7.4.3　決策樹集成　229 7.5　改進模型性能和參數調優　235 7.5.1　變換目標變數　235 7.5.2　模型參數調優　242 7.6　小結　256 第8章　Spark構建聚類模型　257 8.1　聚類模型的類型　258 8.1.1　K-均值聚類　258 8.1.2　

混合模型　262 8.1.3　層次聚類　262 8.2　從資料中提取正確的特徵　262 8.3　K-均值訓練聚類模型　265 8.3.1　訓練K-均值聚類模型　266 8.3.2　用聚類模型來預測　267 8.3.3　解讀預測結果　267 8.4　評估聚類模型的性能　271 8.4.1　內部評估指標　271 8.4.2　外部評估指標　272 8.4.3　在MovieLens資料集上計算性能指標　272 8.4.4　反覆運算次數對WSSSE的影響　272 8.5　二分K-均值　275 8.5.1　二分K-均值——訓練一個聚類模型　276 8.5.2　WSSSE和反覆運算次數　280 8.6　高斯

混合模型　283 8.6.1　GMM聚類分析　283 8.6.2　視覺化GMM類簇分佈　285 8.6.3　反覆運算次數對類簇邊界的影響　286 8.7　小結　287 第9章　Spark應用於資料降維　288 9.1　降維方法的種類　289 9.1.1　主成分分析　289 9.1.2　奇異值分解　289 9.1.3　和矩陣分解的關係　290 9.1.4　聚類作為降維的方法　290 9.2　從資料中抽取合適的特徵　291 9.3　訓練降維模型　299 9.4　使用降維模型　302 9.4.1　在LFW資料集上使用PCA投影資料　302 9.4.2　PCA和SVD模型的關係　303 9.5　評價

降維模型　304 9.6　小結　307 第10章 Spark高級文本處理技術　308 10.1　文本資料處理的特別之處　308 10.2　從資料中抽取合適的特徵　309 10.2.1　詞加權表示　309 10.2.2　特徵散列　310 10.2.3　從20 Newsgroups資料集中提取TF-IDF特徵　311 10.3　使用TF-IDF 模型　324 10.3.1　20 Newsgroups資料集的文本相似度和TF-IDF特徵　324 10.3.2　基於20 Newsgroups資料集使用TF-IDF訓練文本分類器　326 10.4　評估文本處理技術的作用　328 10.5　Spark

2.0上的文本分類　329 10.6　Word2Vec模型　331 10.6.1　借助Spark MLlib訓練Word2Vec模型　331 10.6.2　借助Spark ML訓練Word2Vec模型　332 10.7　小結　334 第11章 Spark Streaming即時機器學習　335 11.1　線上學習　335 11.2　流處理　336 11.2.1　Spark Streaming介紹　337 11.2.2　Spark Streaming緩存和容錯機制　339 11.3　創建Spark Streaming應用　340 11.3.1　消息生成器　341 11.3.2　創建簡單的流處理

常式　343 11.3.3　流式分析　346 11.3.4　有狀態的流計算　348 11.4　使用Spark Streaming進行線上學習　349 11.4.1　流回歸　350 11.4.2　一個簡單的流回歸程式　350 11.4.3　流式K-均值　354 11.5　線上模型評估　355 11.6　結構化流　358 11.7　小結　359 第12章 Spark ML Pipeline API　360 12.1　Pipeline簡介　360 12.1.1　DataFrame　360 12.1.2　Pipeline組件　360 12.1.3　轉換器　361 12.1.4　評估器　361 12.

2　Pipeline工作原理　363 12.3　Pipeline機器學習示例　367 12.4　小結　375

總經變數與黃金期貨關聯性之探討

為了解決r平方的問題，作者曾郁傑 這樣論述：

隨著新冠肺炎疫情在全球範圍內的快速蔓延，各國央行紛紛實行貨幣寬鬆政策以應對經濟衰退壓力。從資產配置的角度來看，實質利率下跌常伴隨黃金價格上漲，黃金常被認為低利時代的理想投資標的。本文以黃金期貨與通膨之代理變數包括美國抗通膨債券、美國10年期公債與通膨利差與美元指數期貨衡量對黃金走勢的影響性。在迴歸分析中，結果說明美國抗通膨債券對美國COMEX黄金期貨呈正向顯著影響，美國公債與通膨利差則對美國COMEX黄金期貨沒有影響，而美元指數期貨對美國COMEX黄金期貨呈負的顯著影響，整體的調整的R平方落在36.9%。