Cross-Entropy
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交叉熵（Cross-Entropy）是一種用於評估模型預測與真實標籤之間差異的損失函數，常見於分類任務。
其核心是衡量預測分佈與目標分佈的相似程度，數值越小代表預測越準確。
當模型的預測與真實標籤完全不符 ， y hat趨近 0 時 ，log(y hat) 會趨近負無窮，導致交叉熵損失非常大。
因此，最大值取決於預測錯誤的程度和樣本數量。交叉熵適合用於多分類問題，能有效懲罰錯誤預測，幫助模型快速收斂。 適合用在 AI、機器學習等領域的關鍵技術！ 🌟
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
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嘿嘿~殊不知我本身就有在使用他們的App，所以這次的受測根本可以說是得心應手
本文深入探討均線的應用技巧，包括均線排列、斜率變化和交叉信號的解讀，強調了均線在判斷市場趨勢中的重要性，並提醒投資者需要結合其他因素做出全面的投資決策。
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用多空趨勢線串聯股市金脈簡單來說內建一套投資邏輯，這套系統基於經濟學中的「適應性預期理論」發展而來，主要依賴過去的觀察和經驗來進行投資。這本書橫跨了產業面、基本面、技術面與籌碼面，我覺得下面的重點，你可以思考一下對你的投資有沒有幫助。
本文介紹了各種技術指標的應用和相關建議，包括平均真實價格範圍、熊力量指標、牛力量指標、商品通道指數、DeMarker、力量指數、移動平均匯聚擴散指標、動量指標、波動OSC移動平均線、相對強弱指數、相對活力指數、隨機指數、威廉指數等。建議以中文關鍵字為主要標籤。
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。接下來，擴展 RI-CLPM 的另一種方法是為每個使用多個指標測量，本文將簡介兩種Multiple indicators模型。
透過探討指數級增長、常態分布與冪律分布在選擇行業時的應用，強調了分析邊際成本和市場分布特性的重要性。作者挑戰傳統追隨者思維，提倡創新和尋找獨特優勢，並透過服務業例子展示如何應用這些底層邏輯進行前瞻性決策，幫助讀者識別增長機會，制定成功策略。
以下為個人研究心得分享，主要是判斷趨勢用於日內交易(當沖為準)，僅供參考，不構成投資建議，當沖有風險一定要注意，該停損停利勿凹單勿貪！
周五盤前公開分享大盤看法，壓力支撐點位和趨勢，馬前砲可自行回測。
周一到周四沒意外的話盤前會在付費專欄更新。
偶爾會有個股分享(權重股為主)。
操作理念
交叉延宕效果（CLPM）常常模式適配不佳，主因缺乏考量個別差異。 隨機截距交叉延宕模式（RI-CLPM）是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章簡介RI-CLPM定義和CLPM的差異。
交叉延宕效果（CLPM）最大的局限性在於它混合
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