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Python - 100 days Gi的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦左冠輝寫的 西方經典典故大全 可以從中找到所需的評價。
國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 王貞淑所指導 王奕博的 結合新聞情感分析與對數週期冪律奇異性模型預測台股泡沫破裂時間點 （2021），提出Python - 100 days Gi關鍵因素是什麼，來自於股市泡沫、市場崩盤、對數週期冪律奇異點(LPPLS)、情感分析、文字探勘、投資策略。
而第二篇論文國立中正大學 資訊管理學系碩士在職專班 林育秀所指導 蕭琇憶的 運用機器學習技術建構呼吸器依賴病人死亡風險預測模型 （2021），提出因為有 長期呼吸器依賴病人、機器學習、死亡的重點而找出了 Python - 100 days Gi的解答。
西方經典典故大全
為了解決Python - 100 days Gi 的問題，作者左冠輝 這樣論述：
本書是西方經典典故大全，分四部份：希臘羅馬神話、文學歷史、社會風俗和詞海縱橫，各有重點。特色如下： 1. 收錄320個西方典故，內容齊備。 2.以小故事或歷史背景開始，提供詞語之現代含義，輔以英漢對照例句，有助掌握詞語出處及用法。 3.內容涵蓋中西文化歷史、名人名著、經典電影和新聞事件等，有助開闊視野，增進知識。 核心賣點 1. 收錄320個西方經典典故，內容齊全。 2. 以中外兼論的形式講解經典故事，例句英漢對照，令讀者全面掌握西方典故的出處、詞意變化及用法。 3. 知識面涵蓋廣闊，包括中西文化、歷史、神話、名人名著、經典電影、重大新聞等。
一句話推薦 一本瞭解奠定西方文化根基會的經典典故，兼具英文學習之功用，即學即用。
結合新聞情感分析與對數週期冪律奇異性模型預測台股泡沫破裂時間點
為了解決Python - 100 days Gi 的問題，作者王奕博 這樣論述：
在新冠疫情的影響下，全世界籠罩著緊張的氛圍，不僅是對於疫情的恐懼，也深怕受其連帶的影響，尤其是在動盪的股市中，日益增長的股價，隨時都有可能成為泡沫。在過去的30年中全世界共發生了超過100起的金融危機，即便如此，與日益增長的經濟相較之下，時而發生的崩潰事件仍然算是九牛一毛。金融泡沫雖然是極少發生的異常事件，但與人們的生活息息相關，即使不是投資人，也難逃泡沫破裂的衝擊，歷史上一些重大的金融泡沫事件即使時空背景轉換到了現今仍然讓人聞風喪膽，對投資人來說崩盤的恐懼是永久的壓力來源，這些極端事件的發生往往會毀掉部分人們的生活，如何有效的預防是大家所在乎的。本研究使用Python做為開發的語言，結合新
聞情感分析與對數週期冪律奇異性模型來預測台灣加權股價指數的泡沫破裂時間點，以真實的台股相關新聞計算每日情感值，作為對數週期冪律奇異型模型的修正因子，改善LPPLS模型對於泡沫破裂時間點的預測誤差，並以之建構投資策略，回測其績效。實驗證實，本研究所提出的NLPPLS模型能加以改善模型對於泡沫偵測的效果以及降低泡沫破裂預測的誤差，也能在實際投資上協助投資人進行判斷。最終回測績效，LPPLS模型與NLPPLS模型所建構的策略勝率高達90%，夏普比率超過1，報酬率也高於買入持有策略。而相較於LPPLS模型，利用加入新聞情感因子的NLPPLS模型不僅是在破裂時間點的預測上表現較穩定，預測誤差平均減少了約
12日；在建構投資策略上也是有較好的績效，不僅報酬增加且風險降低，系統品質指標SQN超過12。
運用機器學習技術建構呼吸器依賴病人死亡風險預測模型
為了解決Python - 100 days Gi 的問題，作者蕭琇憶 這樣論述：
背景：長期呼吸器依賴（prolonged mechanical ventilation [PMV]）病人，隨著使用呼吸器時間愈久，脫離呼吸器的機率愈低，死亡風險相對愈高。國內許多研究致力於探討急性重症病人院內存活率、照護方式及影響預後相關因素，仍缺少對疾病治療後，無法脫離呼吸器之PMV病人，可能影響死亡之相關危險因子進行討論。本研究目的是藉由機器學習技術建構呼吸器依賴病人死亡風險預測模型。方法：研究以雲嘉地區之某一區域教學醫院的亞急性呼吸照護中心病人（respiratory care center [RCC]）為收案標準，以醫院電子病歷及醫療資訊系統資料庫收集，自2009年4月-2019年1
2月資料，共1,649人納入本研究。採用SAS 9.4進行描述性統計、雙變項及多變項邏輯斯迴歸分析，探討自變項與依變項間之相關性。機器學習部分，將資料集分80%訓練集、20%驗證集，以五種機器學習演算法（類神經網路、決策樹、支持向量機、邏輯斯迴歸及隨機森林）建置PMV病人死亡風險預測模型，以10折交叉驗證法進行預測模型的效能準確性評估，及重要特徵選取，使用SAS EM 5.1及Weka 3.8.5進行分析。結果：研究結果顯示，於多變項分析模型中以完整模型（full model）及向前選取法模型（forward model）為最佳模型，篩選出有顯著相關變項，包含入RCC時的呼吸器使用天數（OR=
1.017, 95% CI=1.000-1.035, p=0.049）、肺部癌症（OR=3.962, 95% CI=2.122-7.398, p=0.019）、其他癌症（OR=2.349, 95% CI=1.509-3.655, p=0.0005）、急性生理和慢性健康評分（OR=1.058, 95% CI=1.018-1.100, p=0.004）、血小板檢驗值（OR=1.538, 95% CI=1.119-2.114, p=0.046）、多形核白血球檢驗值（OR=1.240, 95% CI=0.086-1.909, p=0.033）、血中尿素氮檢驗值（OR=2.014, 95% CI=1.3
41-3.024, p=0.001）、肌酸酐檢驗值（OR=1.532, 95% CI=1.085-2.162, p=0.002）、白蛋白檢驗值（OR=2.167, 95% CI=0.986-4.761, p=0.049）、血紅素檢驗值（OR=2.058, 95% CI=1.067-3.971, p=0.031）、是否接受氣切（OR=0.161, 95% CI=0.086-0.301, p=