線性回歸預測的問題，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

最踏實AI之路：全白話機器學習一次搞懂

為了解決線性回歸預測的問題，作者黄佳 這樣論述：

看故事學知識，繁雜的機器學習原來這麼簡單， 從小白新手到黑帶高手，從理論數學到專案實作，在程式碼中看到自己的進步！ 機器學習浪潮已達世紀高峰，你還不行動？ 　　▌跳出俗套、耳目一新 ▌ 　　本書跳脫出俗套，真正從初學者角度為我們呈現了一幅人工智慧的技術畫卷，令人耳目一新。 　　 　　▌未來AI、平易近人 ▌ 　　Al 是未來，它將重塑每個行業和領域，對於這種迎面而來的宏大變化，是臨淵羡魚還是退而結網？如果你是後者，這是一本輕鬆打開 Al 世界的入門書，書中反覆強調機器學習是非常平易近人的技術，希望大家用來解決自己工作，甚至是生活中的具體問題。 　　▌實戰講解、深入淺出 ▌ 　　本書的「

實戰案例」講解得都很細膩、透徹，期待本書把機器學習技術推入「尋常百姓家」。對於線性回歸、邏輯回歸和神經網路等內容循序漸進、層層深入的理論剖析，作者用靈活的方法詮釋深奧的理論，在內容深度上也拿捏合宜。此外，本書的整合學習和強化學習部分也很精彩，簡明扼要且重點突出，概念介紹特點鮮明。 　　▌易讀易懂、脈絡清晰 ▌ 　　本書深入淺出，切入點與市面上已有的人工智慧和機器學習書迴然不同，十分易讀易懂。全書結構嚴謹、脈絡清晰，讓讀者可以輕鬆進入機器學習的殿堂。

線性回歸預測進入發燒排行的影片

可降低齒槽扭矩及抑制超速運轉為目的之同軸雙轉子發電機的最佳化設計

為了解決線性回歸預測的問題，作者翁嘉璘 這樣論述：

為能有效降低小型水平軸風機之齒槽扭矩並避免其在超速運轉下造成風機毀損，本研究結合了一小型永磁式發電機和激磁式發電機，設計出一以同軸雙轉子結構之發電機來達成上述之目的。本研究所提出之發電機系統構造是以小型永磁式發電機轉子為內轉子來產生三相交流電，並透過轉子上的三相整流器將其整流為直流後供應給外層激磁式發電機的定子激磁繞組來產生磁場發電。本研究之關鍵技術在於採用串聯一永磁發電機與一激磁型發電機之方式，將雙系統透過機構設計整合成創新智慧型無刷混和激磁型同步發電機，可於低風速時，系統會自我調控成較低之氣隙磁通密度，因發電機齒槽扭矩降低，使軸心轉子較易旋轉啟動，並於高風速下時，會自動產生高氣隙

磁通密度來抑制轉速並提高輸出功率。為了有效改善此發電機之效率，本研究提出一種以田口法結合回歸預測分析的最佳化實驗方法，使其可以一次性的求出最佳化發電機關鍵結構參數之最佳化組合，以提升發電機之性能。根據模擬實驗結果顯示此發電機可有效降低齒槽扭矩並能抑制高速運轉，預期將可有效地突破小型水平軸風機的設計瓶頸。

深入理解XGBoost：高效機器學習演算法與進階

為了解決線性回歸預測的問題，作者何龍 這樣論述：

本書主要介紹：XGBoost相關的機器學習基礎演算法；XGBoost安裝編譯與簡單使用；XGBoost的實現原理與理論證明；XGBoost基於 CPU多執行緒的實現以及分散式訓練方法；剖析XGBoost源碼，從代碼層面洞徹XGBoost的實現原理，以及XGBoost的應用與調優，通過典型示 例為讀者提供使用參考，掌握實戰技能。 通過閱讀本書，不僅能使讀者理解XGBoost的原理，將XGBoost應用到業務場景中，更能從源碼的角度深入學習XGBoost的並行化和分散式實現等優化技術，以更短的時間訓練出高準確度的模型，使XGBoost成為學習和工作中的一把利劍。 前言 第1

章　機器學習概述1 1.1　何謂機器學習1 1.1.1　機器學習常用基本概念2 1.1.2　機器學習類型3 1.1.3　機器學習應用開發步驟4 1.2　集成學習發展與XGBoost提出5 1.2.1　集成學習5 1.2.2　XGBoost6 1.3　小結7 第2章　XGBoost驪珠初探9 2.1　搭建Python機器學習環境9 2.1.1　Jupyter Notebook10 2.1.2　NumPy11 2.1.3　Pandas18 2.1.4　Matplotlib32 2.1.5　scikit-learn39 2.2　搭建XGBoost運行環境39 2.3　示例：XGBoost告訴你蘑菇

是否有毒42 2.4　小結44 第3章　機器學習演算法基礎45 3.1　KNN45 3.1.1　KNN關鍵因素46 3.1.2　用KNN預測鳶尾花品種47 3.2　線性回歸52 3.2.1　梯度下降法53 3.2.2　模型評估55 3.2.3　通過線性回歸預測波士頓房屋價格55 3.3　邏輯回歸57 3.3.1　模型參數估計59 3.3.2　模型評估60 3.3.3　良性/惡性乳腺腫瘤預測61 3.3.4　softmax64 3.4　決策樹65 3.4.1　構造決策樹66 3.4.2　特徵選擇67 3.4.3　決策樹剪枝71 3.4.4　決策樹解決腫瘤分類問題71 3.5　正則化75 3.6

　排序78 3.6.1　排序學習演算法80 3.6.2　排序評價指標81 3.7　人工神經網路85 3.7.1　感知器85 3.7.2　人工神經網路的實現原理87 3.7.3　神經網路識別手寫體數位90 3.8　支持向量機92 3.8.1　核函數95 3.8.2　鬆弛變數97 3.8.3　通過SVM識別手寫體數位98 3.9　小結99 第4章　XGBoost小試牛刀100 4.1　XGBoost實現原理100 4.2　二分類問題101 4.3　多分類問題109 4.4　回歸問題113 4.5　排序問題117 4.6　其他常用功能121 4.7　小結145 第5章　XGBoost原理與理論證

明146 5.1　CART146 5.1.1　CART生成147 5.1.2　剪枝演算法150 5.2　Boosting演算法思想與實現151 5.2.1　AdaBoost151 5.2.2　Gradient Boosting151 5.2.3　縮減153 5.2.4　Gradient Tree Boosting153 5.3　XGBoost中的Tree Boosting154 5.3.1　模型定義155 5.3.2　XGBoost中的Gradient Tree Boosting156 5.4　切分點查找演算法161 5.4.1　精確貪心演算法161 5.4.2　基於長條圖的近似演算法163

5.4.3　快速長條圖演算法165 5.4.4　加權分位元數概要演算法167 5.4.5　稀疏感知切分點查找演算法167 5.5　排序學習169 5.6　DART174 5.7　樹模型的可解釋性177 5.7.1　Saabas177 5.7.2　SHAP179 5.8　線性模型原理183 5.8.1　Elastic Net回歸183 5.8.2　並行座標下降法184 5.8.3　XGBoost線性模型的實現185 5.9　系統優化187 5.9.1　基於列存儲資料塊的並行學習188 5.9.2　緩存感知訪問190 5.9.3　外存塊計算191 5.10　小結192 第6章　分散式XGBoos

t193 6.1　分散式機器學習框架Rabit 193 6.1.1　AllReduce193 6.1.2　Rabit195 6.1.3　Rabit應用197 6.2　資源管理系統YARN 200 6.2.1　YARN的基本架構201 6.2.2　YARN的工作流程202 6.2.3　XGBoost on YARN203 6.3　可移植分散式XGBoost4J205 6.4　基於Spark平臺的實現208 6.4.1　Spark架構208 6.4.2　RDD210 6.4.3　XGBoost4J-Spark211 6.5　基於Flink平臺的實現223 6.5.1　Flink原理簡介224 6.

5.2　XGBoost4J-Flink227 6.6　基於GPU加速的實現229 6.6.1　GPU及其程式設計語言簡介229 6.6.2　XGBoost GPU加速原理230 6.6.3　XGBoost GPU應用236 6.7　小結239 第7章　XGBoost進階240 7.1　模型訓練、預測及解析240 7.1.1　樹模型訓練240 7.1.2　線性模型訓練256 7.1.3　模型預測258 7.1.4　模型解析261 7.2　樹模型更新264 7.2.1　updater_colmaker264 7.2.2　updater_histmaker264 7.2.3　updater_fas

t_hist271 7.2.4　其他更新器276 7.3　目標函數278 7.3.1　二分類279 7.3.2　回歸280 7.3.3　多分類282 7.3.4　排序學習284 7.4　評估函數288 7.4.1　概述289 7.4.2　二分類291 7.4.3　多分類295 7.4.4　回歸296 7.4.5　排序297 7.5　小結299 第8章　模型選擇與優化300 8.1　偏差與方差300 8.2　模型選擇303 8.2.1　交叉驗證304 8.2.2　Bootstrap306 8.3　超參數優化307 8.3.1　網格搜索308 8.3.2　隨機搜索310 8.3.3　貝葉斯優化3

13 8.4　XGBoost超參數優化315 8.4.1　XGBoost參數介紹315 8.4.2　XGBoost調參示例319 8.5　小結334 第9章　通過XGBoost實現廣告分類器335 9.1　PCA335 9.1.1　PCA的實現原理335 9.1.2　通過PCA對人臉識別資料降維338 9.1.3　利用PCA實現資料視覺化341 9.2　通過XGBoost實現廣告分類器343 9.3　小結357 第10章　基於樹模型的其他研究與應用358 10.1　GBDT、LR融合提升廣告點擊率358 10.2　mGBDT360 10.3　DEF362 10.4　一種基於樹模型的強化學習

方法366 10.5　小結370

比特幣與真實世界的連動

為了解決線性回歸預測的問題，作者劉千毓 這樣論述：

本研究致力於探討比特幣（Bitcoin）與真實世界中的連動性，並以全球股價指數中具有代表性的16個股價指數進行分析，研究發現，比特幣在VIX > 35的期間，與股價指數標普500、那斯達克指數、阿根廷指數（MERVAL）、日經225（Nikkei 225）指數與台灣加權指數（TSEC weighted index）有高度的相關性，相關係數皆高於0.85以上。因此進一步以線性回歸與支持向量回歸進行數值的預測，發現比特幣在VIX > 35的期間，線性回歸（Linear Regression Model）與支持向量回歸（Support Vector Regression）的預測表現，優於VIX ≤

35的期間的預測表現。因此本研究認為比特幣在VIX > 35的期間，應更關注於全球股市的表現所帶給比特幣的衝擊。另一方面，在VIX ≤ 35的期間，比特幣與真實世界的連動性相對較小，因此本研究以比特幣一小時的開高低收資料，計算出技術指標，並以10種機器學習分類器方法，進行比特幣漲跌的預測，經過10次的交叉驗證，最好的預測分類器為Gradient Boosting與AdaBoost，平均的預測率為0.75。因此，本研究將比特幣的買賣決策分為普通時期（VIX ≤ 35）與恐慌時期（VIX > 35）。當普通時期，買賣比特幣的策略可使用比特幣的資料來進行漲跌的預測；當恐慌時期，則可使用股市指數的價

格資料，進行比特幣的價格預測。