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回歸模型的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李航寫的 機器學習聖經：最完整的統計學習方法 和董洪偉的 打下最紮實AI基礎不依賴套件：手刻機器學習神經網路穩健前進都 可以從中找到所需的評價。
另外網站回歸模型（regression model），對統計關係進行定 - 中文百科 ...也說明：回歸模型 （regression model），對統計關係進行定量描述的一種數學模型。這裡：前一個變數被稱為被解釋變數（Explained Variable）或因變數（Dependent Variable）， ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
朝陽科技大學 財務金融系 洪振義、周宗南所指導 吳伯穎的 應用貝葉斯網路模型與特徵篩選於電子產業財務危機預測 （2021），提出回歸模型關鍵因素是什麼，來自於貝葉斯因果模型、合成少數類過採樣技術、貝葉斯加性回歸樹、特徵遞迴刪除法、J48演算法。
而第二篇論文國立中正大學 經濟系國際經濟學研究所 陳和全所指導 林侹丞的 利率期限結構衡量貨幣政策對總體經濟之影響 （2021），提出因為有 貨幣政策衝擊、利率期限結構、向量自我回歸模型的重點而找出了 回歸模型的解答。
最後網站機器學習中的五種迴歸模型及其優缺點 - 閱坊則補充：線性迴歸是指完全由線性變量組成的迴歸模型。從簡單情況開始，單變量線性迴歸（Single Variable Linear Regression）是一種用於使用線性模型來建模單個 ...
機器學習聖經：最完整的統計學習方法
為了解決回歸模型 的問題，作者李航 這樣論述：
第一版熱賣加印十幾萬冊！第二版內容更完整！ ☆☆統計學習方法全書☆☆ 統計學習方法即為機器學習方法，是電腦及其應用領域的重要學科之一。 本書分為監督學習、無監督學習兩篇，全面系統地介紹了統計學習的主要方法。 將監督學習和無監督學習中最常用、最重要的各類方法以系統性的方式論述，每章講解一種方法，各章內容相對獨立且完整，也有相關習題、參考文獻，並於最後加以總結。讀者可以將全書詳讀，也可以選擇單章細讀。期望讓讀者可以順利掌握完整又清晰的相關知識，進而打下穩固的基礎，並能準確地使用。 本書涵蓋感知機、k近鄰法、單純貝氏法、決策樹、邏輯回歸及最大熵模型、支持向量機、提升方法、E
M演算法、隱馬可夫模型、條件隨機場、聚類法、奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潛在語義分析、機率潛在語義分析、馬可夫鏈蒙地卡羅法、潛在狄利克雷分配(LDA)、PageRank演算法等。 【適合讀者群】 ．具高等數學、線性代數和機率統計的基礎知識 ．從事資訊檢索、自然語言處理、文字資料探勘等領域的學生與研究人員 ．從事電腦應用相關專業的研究人員
回歸模型進入發燒排行的影片
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18:07 中度高潮 - 本益比指標
19:50 中高度高潮 - 均值回歸
20:50 情感高潮 - 利率模型
22:05 綜合高潮 - 殖利率曲線
23:30 葉倫的最愛會是誰...
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應用貝葉斯網路模型與特徵篩選於電子產業財務危機預測
為了解決回歸模型 的問題，作者吳伯穎 這樣論述：
財務危機預測為實證金融中相當重視的議題。本文透過合成少數類過採樣技術平衡數據，將危機公司的少數數據過採樣，平衡數據以利預測能有公允的展現；貝葉斯加性回歸樹和特徵遞迴刪除法篩選特徵變數，節省模型的運算效能，簡化模型的架構；此外，通過J48決策樹的準確度度量，評估不同篩選器之間的預測性能；使用貝葉斯因果網路，建構並視覺化財務比率的因果模型，闡述財務比率與危機發生的因果關係。本文以西元2010到2021年間為研究期間，從245項財務比率中，找出電子產業發生財務危機的因素，特別是特徵變數與財務危機之間的因果關係。實證結果表示，在特徵變數中，其中如出售投資-CFI、利息支出率(B)、現金流量比率是為破
產時的主要原因，可視為領先指標。當公司出售投資-CFI過高，且現金流量比率過低或是利息支出率過高時，其發生危機的可能性便相當高。
打下最紮實AI基礎不依賴套件：手刻機器學習神經網路穩健前進
為了解決回歸模型 的問題，作者董洪偉 這樣論述：
★★★★★【848頁磅礡登場】、【最紮實機器學習】★★★★★ 外行人才買武器，高手自己打造神兵利器！ 不靠TF/Keras/PyTorch，用NumPy硬幹所有機器學習公式理論打基礎，極緻深入研究原理，獲得微積分、機率、張量最高等級，之後AI學習路快速平順又輕鬆 沒錯，某同學用Tensorflow/Keras實作一個影像辨識，另一個同學用PyTorch做出機器翻譯，但是.....他們全部都非常崇拜你，為什麼？ 套件工具用的熟，但原理卻只略知皮毛，走的路一定無法長遠！只有真正在微積分、矩陣、張量、機率、線性代數上打好完整的基礎，在機器學習/深度學習的路上才能走的又長又遠又
紮實。 不需要羨慕別人會用yolo、bert，當你看完本書的所有AI公式、理論，然後手動用NumPy、sklearn把這些公式理論親手推導一次之後，這些工具套件，這些新興技術，什麼CNN、RNN、Seq2seq對你來說，只是簡單數學公式的排列組合罷了！ 非常期待這種書籍的出現吧！BINGO！本書就是你夢寐以求的威力彩頭獎書！把每個深度學習常出現的名詞，Sigmoid、Softmax、CrossEntropy、Adam、SGD、CNN、RNN、LSTM、GRU.....竟然全部用NumPy硬幹一遍！看完讀懂這本書，立即晉升大師，成為機器學習/深度學習/人工智慧的活生生教科書。
NumPy超人一擊Strike ✪Sigmoid ✪Softmax ✪CrossEntropy ✪Adam ✪SGD ✪CNN ✪RNN ✪LSTM ✪GRU 本書特色 ★原理講解通俗易懂，同時教你如何從底層而非呼叫深度學習庫編寫深度學習演算法 ★由淺入深，從最簡單的回歸模型過渡到神經網路模型 ★從問題到概念的方式剖析深度學習的基本概念和原理 ★用簡單的範例展現模型和演算法的核心 ★讀者不需要借助任何深度學習函數庫，就可以從0開始建構屬於自己的深度學習庫
利率期限結構衡量貨幣政策對總體經濟之影響
為了解決回歸模型 的問題，作者林侹丞 這樣論述：
本文以台灣地區2005年至2010年為研究期間，採Bu et al.(2020)之利率期限結構方法取得貨幣政策衝擊之估計量而後使用向量自回歸模型之衝擊反應函數，以探討通貨膨脹率、工業生產指數增長率、加權股價指數增長率以及貨幣政策衝擊間之動態影響關係。於結果可知，在該研究時段內經由因果檢定可得出，加權股價指數增長率顯著的影響工業生產指數增長率、通貨膨脹率以及貨幣政策衝擊，而後於向量自回歸模型中發現，貨幣政策對總體經濟變量的衝擊幅度不大。