簡單線性回歸公式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決簡單線性回歸公式的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

機率思考【威力加強版套書】：從華爾街、拉斯維加斯到商業世界都在用的「高勝算思維法」(機率思考+莊家優勢)

為了解決簡單線性回歸公式的問題，作者羅伯．麥修斯,馬愷文 這樣論述：

──破萬讀者肯定！機率思考【威力加強版】再進化── 人類腦海中的起心動念， 如何影響你的決策，決定你勝出或落敗的命運？ 不確定性倍增的元宇宙時代， 你更需要「機率思考」與「莊家優勢」的思路導航！ 　　【第一冊】 　　《機率思考：職業賭徒與華爾街巨鱷的高勝算思維法，面對機率、風險和不確定性的34堂防彈思考課》 　　從華爾街、拉斯維加斯到商業世界， 　　為什麼只有５％贏家有「敢於和上帝玩骰子」的勇氣， 　　而９５％的人卻只能當受命運擺布的傻瓜？   　　★ 英國皇家統計學會研究員、《BBC Focus》專欄作家羅伯‧麥修斯代表作 　　★ 人生賽局中，面對不確定性，高手如何做決策？當資訊

超載時，贏家如何找真相？ 　　★ 該Pass？還是要All in？面對機率、風險和不確定性的「34堂防彈思考課」 　　★ 別讓「線性思考」與「直覺」誤導你的決策，看懂本書所謂的機率，從此不再當理盲傻瓜 　　頂尖贏家都知道：數字會說謊，常識不可靠…… 　　唯有學會「機率思考」，才能持續累積籌碼，取得最終勝利。 　　人生在世，我們永遠無法擺脫不確定性，以及隱伏其中的風險。幸好，我們擁有迎戰「未知」的武器：機率學。 　　本書取材自日常生活，以豐沛淺白的筆觸，為讀者揭開千變萬化的機率樣貌，以及它幾乎無所不包、令人大開眼界的精采應用： 　　● 金融海嘯真是「25個標準差」的罕見事件，連天才也無力

回天嗎？ 　　● 美式足球隊中的22名球員，生日相差一天的機率有多高？（答案超乎想像！） 　　● 花小錢買心安的延長保固，為什麼是商人的高獲利保證？ 　　● 準確率達80％的癌症篩檢驗出陽性，為何你還能抱持83％未罹癌的機率？ 　　● 穿梭地震帶、營運逾五十年的日本新幹線，卻不曾有乘客因地震喪生，憑什麼？ 　　● 二戰時，圖靈破解德軍自豪的Enigma密碼機，關鍵居然源自某個「冷僻歪理」…… 　　● 數據探勘正流行，問題是，你如何辨識從數據中挖到的是金礦？還是垃圾？ 　　超有趣！ 　　Step by Step揭示機率定理及其應用， 　　本書將幫助我們蛻變成更聰明的賽局參與者， 　　洞悉95％

輸家無法突破的思維謬誤！ 　　本書的目的之一，就是透過揭示機率定理及其應用，使讀者理解日常生活中的機率事件。 　　你會讀到如何運用這些定理預測巧合，幫助你在商場上與生活中做出更佳決策，藉以明智地解讀從投資建議，到醫療診斷等種種與人生攸關的事物。 　　【第二冊】 　　《莊家優勢：MIT數學天才的機率思考，人生贏家都是機率贏家》 　　――――電影《決勝21點》真人實踐版！―――― 　　一個橫掃賭場與商業世界的數學小子， 　　如何運用「機率思考」輔佐決策，為自己贏得財富、機會與人生？ 　　★ 華裔數學天才馬愷文，首次公開數據運用的技術，內容涵蓋21點算牌策略、商業決策到人生規劃…… 　　★

第一本教你「聰明」登上金字塔頂端的贏家指引：人生贏家都是機率贏家 　　★ 絕無冷場！結合牌桌智慧及人性觀察，精彩說明「數據導向」決策的應用價值 　　★《魔球》傳奇經理人比利．比恩指定必讀，《富比士》雜誌、《出版人週刊》同感推薦 　　大吉大利，今晚吃雞！ 　　“Winner winner , chicken dinner!”―Jeffrey Ma 　　無論你的下注目標是什麼，這本書都蘊藏「扭轉勝率」的真理 　　他運用高超的機率思考法則， 　　把二十一點賭局變成一門高獲利的生意。 　　他縱橫各大賭場，賺進超過600萬美元。 　　他的勝率大到不可思議，讓他被全美賭場列入黑名單。 　　他的故事實

在太傳奇，電影《決勝21點》捧著現金，要以他的真實經歷為藍本…… 　　他是馬愷文，一位數學天才、麻省理工學院高材生。 　　這本親筆著作，將首次公開他在牌桌上的邏輯思考與分析方法， 　　結合對人性的觀察，以及對數字的智慧， 　　告訴你：普通人要如何運用數字呈現資訊、贏得勝利？ 　　你將學到在混沌中決斷的智慧，取得人生各領域的「莊家優勢」！ 　　【其實，你可以更聰明的贏！】 　　馬愷文提升自我「莊家優勢」的四大原則： 　　● 建立正確的決策框架：串聯目的、範圍與觀點，大幅增加決策勝算。 　　● 掌握變異數，用時間交換成果：別對短期結果反應過度，90％的人都輸在這裡。 　　● 把歷史數據納入決

策過程：該相信直覺？或相信數據？答案跟你想的不一樣！ 　　● 保持紀律，擺脫心理偏誤：正因為人類不理性，我們更需要與人性對作。 　　馬愷文說：「21點完全是一種數學遊戲，不管你決定拿牌、不拿牌……都沒有可以即興發揮的空間。21點給予我最終的洗禮，讓我對『統計』這個信仰產生無比的信心。統計的獨特性，讓我對數字的力量深具信心，也讓我了解，運用分析以便在商業上致勝所需要的根本原則。在《決勝21點》之後的職業生涯中，我帶著這些心得經驗，尋找可以在賭場以外運用它們的機會。」 　　【獨家收錄】 　　● 馬愷文21點快速算牌心法 　　● 打敗21點莊家「基本策略圖解」  

探討另類的國際貿易-僱用境外漁工的成本與效益

為了解決簡單線性回歸公式的問題，作者王繼璽 這樣論述：

本研究在探討於南方澳漁港的一種特殊的國際貿方式，以印尼籍為主的境外僱用漁工跨越了國境在台灣南方澳的部分遠洋漁船上，以自身的勞力換取報酬，而台灣籍船東或雇主則因為有了這群離鄉背景的漁工的付出，而獲得了各式各樣珍貴有價值的魚貨。再者，境外僱用漁工把薪資匯回其母國支持家庭生計且也增加了該國外匯收入。雖然境外僱用漁工在國際漁業商業貿易中扮演了重要角色，但不同於其他在台灣境內雇用並且有申請居留證(ARC)並比照本國籍勞工待遇的外籍移工，這群在南方澳工作但無台灣居留證與無勞健保，且不適用相關勞動法律的境外僱用漁工，以遠洋漁船另類雇用型態的方式，在經主管機關同意後，由雇主委託船務代理行以申辦臨時停

留的方式進入方澳，原則上只能短期停留進行卸貨整補工作。然而少部分境外僱用漁工漏跳船變成失聯漁(移)工，在眾多可能原因之中，薪資(在本實驗為可支配所得)與期待報酬是其中很重要的一項。本研究借用Harris-Todaro Model of Migration移民理論模型的經濟因素來解釋漁工漏跳船行為，並與統計回歸分析做比較對照，在各結果的交叉比對之後，兩者似乎有相似的趨勢, 即當薪資(可支配所得)高於某特定值時，境外僱用漁工漏跳船人數即大幅下降。當Harris-Todaro Model of Migration移民理論模型可支持本研究第一步驟的OLS簡單線性回歸結果時，表示研究即可再進行下一步驟做

經濟自變數多元回歸檢驗與建立風險預測模型。 可影響境外僱用漁工漏跳船的經濟變數因子有很多;例如雇主/船長的影響因素有: 進出港次數,每次停靠天數,出海航程距離, 每艘船的外籍漁工人數等等; 而境外僱用漁工本身的因數為年紀,經驗,及是否在台灣工作過等等。其中薪資(可支配所得)資訊應該是最難取得的，對於雇主與境外漁工來說，這個自變數對彼兩方的任何決定都有非常顯著的影響。而資料收集是個非常漫長與辛苦的過程，通常需先以非正式的方式開始，例如閒聊等等再慢慢帶入主題後，然後再對相關的受訪者例如船務代理行、報關行、雇主/船長、漁業相關組織、人力仲介、通譯人員、與印尼境外僱用漁工等等進行訪談，他們以不記名

的方式提供了許多寶貴的資料，讓此研究順利進行。 當在各經濟因子的資料蒐集足夠之後，先對每一自變數與漏跳船漁工人數的關聯性做單一線性迴歸分析，在剔除配適度與顯著性不足的經濟因子後，再做多元線性回歸分析，但因為有共線性的因素存在，有些自變數會互相影響，所以這測試過程必須一直重複增減因子，直到最佳的迴歸公式出現。這多元迴歸模型是用來預測在各經濟因素在某特定排列組合下，可能的漏跳船漁工人數。 為了讓本研究的結果能產生實務貢獻，亦即對於那些還在船上工作但仍未漏跳船的境外漁工，降低他們在未來的漏跳船意願，且同時也能讓漁船生產力增加與提升船主與漁工收益。因為對於那些已經漏跳船的境外漁工來說，已發

生就已發生了，覆水難收。所以本研究利用多元回歸分析的結果，另外再建立了一個漏跳船風險等級的分類，從嚴重到輕微風險共分4等級。第一級為漏跳船高風險的境外僱用漁工，需要立雇主/船長/仲介立刻的即關懷與輔導。而第4級為最輕微風險，只需一般性的照顧。即期待以適當的風險分類降低境外漁工漏跳船率。 雖然經濟因素對於境外漁工的漏跳船扮演著重要角色，但其他像是法規,社會,心理,管理模式等層面也皆有顯著性的影響。而本研究僅做單純的各經濟因素間關聯性分析，不做任何法規及社會面的評論與道德價值的判斷。本研究結果在實務與理論上皆不適宜被類推或引用到非單純經濟分析。因本研究的變數中包含了許多漁工本身的質與量因素，例如

本研究所使用的可支配所得就已先扣除了境外僱用漁工私人的基本生活費用(豐儉由人)，而非單純工資因素。故若不適當的引用本研究數據或斷章取義會扭曲該分析過程，從而做出不正確或帶偏見的判斷。 最後，因為本研究的各自變數與依變數其實是一直在恆常性的變動中，不同時期的人事時地物，會對研究產生不同的結果，故未來會持續尋求之前資料提供者的合作，繼續改良回歸方程式與增減相關經濟因子，以期持續降低境外漁工的漏跳船風險。