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Baozilla, Let's go!
2025/07/22
💰 寶寶吉拉共同錢行 💰:美國大型股價值篩選與動能策略研究
本報告通過嚴格的量化標準,對美國大型股市場進行了深入的價值篩選分析和動能分析。基於2025年7月21日的市場數據,我們識別出符合特定條件的投資標的,並提供了全面的技術指標評估和風險分析。分析結果顯示,當前市場呈現明顯的風格分化,價值股與動能股之間存在顯著差異,為不同風險偏好的投資者提供了多元化的投資
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方格新手
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火星
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Baozilla, Let's go!
2025/07/21
💰 寶寶吉拉共同錢行 💰:美國大型股綜合投資分析報告
價值篩選與動能分析 - 2025年7月 本報告提供兩項核心分析:價值篩選分析與動能分析,旨在識別當前市場中具有投資潛力的美國大型股機會。分析基於嚴格的篩選標準,排除便士股並專注於高流動性證券。 主要發現摘要 價值篩選分析識別出10隻符合標準的優質價值股,平均市盈率僅為7.46倍,均交易在52週
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火星
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半導體產業
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Baozilla, Let's go!
2025/07/15
💰 寶寶吉拉共同錢行 💰:美國大型股價值篩選與動能分析報告
本報告基於2025年7月15日的市場數據,提供全面的價值篩選和動能分析,專注於市值超過20億美元、日均交易量超過50萬股的美國大型股票。 價值篩選分析 篩選標準與方法論 價值篩選分析採用嚴格的量化標準,識別目前處於52週低點10%範圍內且市盈率不超過10的大型股票。這種方法旨在發現被市場低估但
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人工智慧
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Baozilla, Let's go!
2025/07/12
💰 寶寶吉拉共同錢行 💰:美國大型股綜合分析報告 >>> 價值篩選與動能分析
本報告基於2025年7月12日的市場數據,為專業投資者提供全面的價值篩選分析和動能分析。在當前市場環境下,標普500指數顯示出強勁的技術指標,RSI達到68.07,顯示市場處於看漲但接近超買的狀態。我們的分析識別出符合嚴格篩選標準的投資機會,同時評估了相關的風險因素。 價值篩選分析 篩選標準與方
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方格新手
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人工智慧
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小芝女看天下
2025/07/12
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謝謝分析與整理,很有幫助!
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🐳 寶寶吉拉 - BBaozilla
發文者
2025/07/14
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小芝女看天下 感謝回饋!大家一起成長^^
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亦幻亦真百科
2025/07/04
任天堂 Switch 2「變磚條款」惹議!巴西消保機構指控濫用合約,要求限期回應
任天堂自推出新一代主機 Nintendo Switch 2 後,持續強化對盜版遊戲的防範措施。根據玩家社群與技術論壇揭露的資訊,只要在 Switch 2 上插入使用盜版遊戲的燒錄卡,主機便會立即偵測並執行「永久離線鎖定」,也就是俗稱的「變磚」。這項設計雖有效打擊盜版行為,卻也引發了消費者權益方面的爭
含 AI 應用內容
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Switch 2
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設備
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消費者
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Hansen W的沙龍
2025/05/29
69/100 客戶流失預測 📉 找出即將流失的客戶,提前挽回!
透過機器學習即時標記高風險用戶,鎖定關鍵流失徵兆,精準推出挽留方案,降低行銷成本、提升用戶黏著並穩定長期營收,是電信、銀行到訂閱平台不可或缺的營收防線。結合特徵重要性分析,幫助業務抓住贏回顧客的最佳時機。
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客戶
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機器學習
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Hansen W的沙龍
2025/05/29
64/100 信用卡詐欺檢測 💳 找出可疑交易,防止信用卡盜刷!
信用卡詐欺防不勝防?本單元教你如何運用機器學習打造 AI 詐欺偵測系統,從資料前處理、SMOTE 過取樣、模型訓練到 AUC-ROC 評估,一次搞懂實務關鍵!搭配隨機森林與不平衡處理技巧,精準辨識可疑交易,並提出進階建議如成本敏感學習與異常偵測整合。
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模型
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詐欺
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信用卡
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Hansen W的沙龍
2025/05/28
32/100 邏輯回歸 📉 雖然叫「回歸」,但其實是分類演算法,適合二元分類問題!
想以最低門檻踏入分類?本章用邏輯回歸貫穿機率思維、Sigmoid與Python實作,教你一節課掌握二元分類、混淆矩陣、AUC與ROC曲線,並示範閾值調整及決策邊界視覺化,醫療、金融、郵件過濾都能即刻上手,為XGBoost與深度學習奠定扎實基礎。
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回歸
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數據
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郝信華 iPAS AI應用規劃師 學習筆記
2025/05/27
分類任務評估指標 (Classification Metrics)
分類任務評估指標是用於衡量機器學習分類模型性能的各種量化指標。它們幫助我們了解模型在將數據點劃分到不同類別時的表現如何,並比較不同模型之間的優劣。 以下是一些最常見的分類任務評估指標: 1. 混淆矩陣 (Confusion Matrix): 混淆矩陣是一個表格,用於總結分類模型的預測結果。對於
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電腦視覺技術與應用
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模型
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指標
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Hansen W的沙龍
2025/05/26
19/100 類別不平衡問題的解決方案 🚦 用權重調整或數據合成技術(SMOTE),讓預測更公平!
面對類別不平衡,別再只看準確率!本單元以詐欺檢測為例,手把手示範過/欠採樣、SMOTE 與 class_weight,並教你用 Recall、F1、AUC 全面評估,讓模型真正兼顧公平與效能。理論+程式碼雙線並進,入門實戰必看!
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數據
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Sam
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