極端值
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特徵工程是機器學習中的核心技術，通過將原始數據轉換為有意義的特徵，以提升模型的準確性和穩定性。常見的特徵工程方法包括異常值檢測、特徵轉換、特徵縮放、特徵表示、特徵選擇和特徵提取。本文將深入探討這些方法的適用情況及具體實施流程，以幫助讀者有效利用特徵工程來優化機器學習模型表現。
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本文介紹了技術分析在金融投資中的重要性，包括其原理和侷限性，以及相關的指標和策略。另外還包括了新年展望、全球局勢和應對策略的相關內容。
懶得動腦？思考太累傾向不做？人森好難太多問題太難解？那用演算法的方式幫你思考，會不會更容易些？
找另一伴，總覺得下一任會更好？找房子物件不停看總覺不想錯過更好的？停車看到有空位還是開過去了因為離目的地更近的可能還有機會？
尋覓的過程中，到底何時是個終點？演算法幫你解！
2023新年這邊給大家一個新春大禮包
大家可以翻開你的2022前年的交易清單
然後將每一筆獲利與虧損 對交易數量圖像化
會呈現下圖這樣常態分佈圖
而這就是你的投資命盤
年度投資績效=賺的錢*數量(紅色面積)-賠的錢*數量(綠色面積)
可參考這篇飽受爭議的投資公式
上面的圖示理想中的圖形
但現實中卻不
