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python var函數的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦游皓麟寫的 Python預測之美：資料分析與演算法實戰 和吉田拓真,尾原颯的 NumPy 高速運算徹底解說：六行寫一隻程式?你真懂深度學習?手工算給你看!都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自電子工業 和旗標所出版 。
中原大學 電機工程學系 洪穎怡所指導 詹于萱的 基於粒子群最佳化卷積神經網路進行短期負載預測 （2021），提出python var函數關鍵因素是什麼，來自於負載預測、卷積神經網路、相關性分析、神經網路架構、粒子群優化演算法。
而第二篇論文元智大學 資訊管理學系 林志麟所指導 田玉安的 基於LSTM的衍生方法於電力預測之比較 （2019），提出因為有 類神經網路、電力預測、長短期記憶網路、倒傳遞演算法、深度學習的重點而找出了 python var函數的解答。
Python預測之美：資料分析與演算法實戰
為了解決python var函數 的問題，作者游皓麟 這樣論述：
Python是一種物件導向的指令碼語言，其代碼簡潔優美，類庫豐富，開發效率也很高，得到越來越多開發者的喜愛，廣泛應用於Web開發、網路程式設計、爬蟲開發、自動化運維、雲計算、人工智慧、科學計算等領域。預測技術在當今智慧分析及其應用領域中發揮著重要作用，也是大資料時代的核心價值所在。 隨著AI技術的進一步深化，預測技術將更好地支撐複雜場景下的預測需求，其商業價值不言而喻。基於Python來做預測，不僅能夠在業務上快速落地，還讓代碼維護更加方便。對預測原理的深度剖析和演算法的細緻解讀，是本書的一大亮點。 本書共分為3篇。 第1篇介紹預測基礎，主要包括預測概念理解、預測方法論、分析方法、特
徵技術、模型優化及評價，讀者通過這部分內容的學習，可以掌握預測的基本步驟和方法思路。 第2篇介紹預測演算法，該部分包含多元回歸分析、複雜回歸分析、時間序列及進階演算法，內容比較有難度，需要細心品味。 第3篇介紹預測案例，包括短期日負荷曲線預測和股票價格預測兩個實例，讀者可以瞭解到實施預測時需要關注的技術細節。 希望讀者在看完本書後，能夠將本書的精要融會貫通，進一步在工作和學習實踐中提煉價值。 遊皓麟，大資料分析、資料採擷專家，高級培訓講師。畢業于東南大學，從事大資料相關領域工作8年有餘，專注大資料架構、機器學習、資料採擷、NLP、知識圖譜等領域的方案設計、演算法
研究與工程實現。在遊戲、 第1 篇 預測入門 第1 章 認識預測 ． 2 1．1 什麼是預測 ． 2 1．1．1 占卜術 ． 3 1．1．2 神秘的地動儀 ． 3 1．1．3 科學預測 ． 5 1．1．4 預測的原則 ． 7 1．2 前沿技術 ． 9 1．2．1 大資料與預測 ． 10 1．2．2 大資料預測的特點 11 1．2．3 人工智慧與預測 ． 15 1．2．4 人工智慧預測的特點 ． 17 1．2．5 典型預測案例 ． 18 1．3 Python 預測初步 ． 26 1．3．1 數據預處理 ． 27 1．3．2 建立模型 ． 31 1．3．3 預測及誤差分析 ．
34 第2 章 預測方法論 ． 37 2．1 預測流程 ． 37 2．1．1 確定主題 ． 38 2．1．2 收集資料 ． 40 2．1．3 選擇方法 ． 42 2．1．4 分析規律 ． 43 2．1．5 建立模型 ． 48 2．1．6 評估效果 ． 51 2．1．7 發佈模型 ． 52 2．2 指導原則 ． 53 2．2．1 界定問題 ． 53 2．2．2 判斷預測法 ． 55 2．2．3 外推預測法 ． 56 2．2．4 因果預測法 ． 58 2．3 團隊構成 ． 59 2．3．1 成員分類 ． 59 2．3．2 數據氛圍 ． 61 2．3．3 團隊合作 ． 63 第3 章 探索規律 ．
65 3．1 相關分析 ． 65 3．1．1 自相關分析 ． 65 3．1．2 偏相關分析 ． 68 3．1．3 簡單相關分析 ． 69 3．1．4 互相關分析 ． 80 3．1．5 典型相關分析 ． 82 3．2 因果分析 ． 87 3．2．1 什麼是因果推斷 ． 87 3．2．2 因果推斷的方法 ． 90 3．2．3 時序因果推斷 ． 93 3．3 聚類分析 ． 98 3．3．1 K-Means 演算法 ． 98 3．3．2 系統聚類演算法 ． 102 3．4 關聯分析 110 3．4．1 關聯規則挖掘 110 3．4．2 Apriori 演算法 ． 111 3．4．3 Eclat 演算法
120 3．4．4 序列模式挖掘 ． 123 3．4．5 SPADE 演算法 124 第4 章 特徵工程 ． 136 4．1 特徵變換 ． 136 4．1．1 概念分層 ． 137 4．1．2 標準化 ． 138 4．1．3 離散化 ． 141 4．1．4 函數變換 ． 143 4．1．5 深入表達 ． 144 4．2 特徵組合 ． 145 4．2．1 基於經驗 ． 145 4．2．2 二元組合 ． 146 4．2．3 高階多項式 ． 148 4．3 特徵評價 ． 151 4．3．1 特徵初選 ． 151 4．3．2 影響評價 ． 152 4．3．3 模型法 ． 167 4．4 特徵學習 ．
172 4．4．1 基本思路 ． 173 4．4．2 特徵運算式 ． 174 4．4．3 初始種群 ． 183 4．4．4 適應度 ． 185 4．4．5 遺傳行為 ． 187 4．4．6 實例分析 ． 192 第2 篇 預測演算法 第5 章 參數優化 ． 199 5．1 交叉驗證 ． 199 5．2 網格搜索 ． 201 5．3 遺傳演算法 ． 203 5．3．1 基本概念 ． 203 5．3．2 遺傳演算法算例 ． 204 5．3．3 遺傳演算法實現步驟 ． 209 5．3．4 遺傳演算法Python 實現 210 5．4 粒子群優化 ． 213 5．4．1 基本概念及原理 ． 213
5．4．2 粒子群演算法的實現步驟 ． 214 5．4．3 用Python 實現粒子群演算法 215 5．5 模擬退火 ． 220 5．5．1 基本概念及原理 ． 220 5．5．2 類比退火演算法的實現步驟 ． 221 5．5．3 類比退火演算法Python 實現 222 第6 章 線性回歸及其優化 226 6．1 多元線性回歸 ． 226 6．1．1 回歸模型與基本假定 ． 226 6．1．2 最小二乘估計 ． 227 6．1．3 回歸方程和回歸係數的顯著性檢驗 ． 228 6．1．4 多重共線性 ． 229 6．2 Ridge 回歸 233 6．2．1 基本概念 ． 233 6．2．2
嶺跡曲線 ． 233 6．2．3 基於GCV 準則確定嶺參數 ． 235 6．2．4 Ridge 回歸的Python 實現 ． 237 6．3 Lasso 回歸 ． 237 6．3．1 基本概念 ． 237 6．3．2 使用LAR 演算法求解Lasso ． 238 6．3．3 Lasso 演算法的Python 實現 ． 240 6．4 分位數回歸 ． 242 6．4．1 基本概念 ． 242 6．4．2 分位數回歸的計算 ． 245 6．4．3 用單純形法求解分位數回歸及Python 實現 246 6．5 穩健回歸 ． 248 6．5．1 基本概念 ． 249 6．5．2 M 估計法及Pyt
hon 實現 ． 250 第7 章 複雜回歸分析 ． 254 7．1 梯度提升回歸樹（GBRT） ． 254 7．1．1 Boosting 方法簡介 254 7．1．2 AdaBoost 演算法 255 7．1．3 提升回歸樹演算法 ． 257 7．1．4 梯度提升 ． 259 7．1．5 GBRT 演算法的Python 實現 261 7．2 深度神經網路 ． 264 7．2．1 基本概念 ． 264 7．2．2 從線性回歸說起 ． 269 7．2．3 淺層神經網路 ． 272 7．2．4 深層次擬合問題 ． 277 7．2．5 DNN 的Python 實現 278 7．3 支持向量機回歸 ．
281 7．3．1 基本問題 ． 281 7．3．2 LS-SVMR 演算法 ． 284 7．3．3 LS-SVMR 演算法的Python 實現 ． 285 7．4 高斯過程回歸 ． 286 7．4．1 GPR 演算法 287 7．4．2 GPR 演算法的Python 實現 ． 289 第8 章 時間序列分析 ． 292 8．1 Box-Jenkins 方法 292 8．1．1 p 階自回歸模型 293 8．1．2 q 階移動平均模型 295 8．1．3 自回歸移動平均模型 ． 296 8．1．4 ARIMA 模型 ． 300 8．1．5 ARIMA 模型的Python 實現 ． 301 8
．2 門限自回歸模型 ． 309 8．2．1 TAR 模型的基本原理 309 8．2．2 TAR 模型的Python 實現 ． 310 8．3 GARCH 模型族 313 8．3．1 線性ARCH 模型 313 8．3．2 GRACH 模型 315 8．3．3 EGARCH 模型 ． 315 8．3．4 PowerARCH 模型 ． 316 8．4 向量自回歸模型 ． 318 8．4．1 VAR 模型基本原理 318 8．4．2 VAR 模型的Python 實現 ． 320 8．5 卡爾曼濾波 ． 324 8．5．1 卡爾曼濾波演算法介紹 ． 324 8．5．2 卡爾曼濾波的Python 實現
326 8．6 迴圈神經網路 ． 328 8．6．1 RNN 的基本原理 329 8．6．2 RNN 演算法的Python 實現 332 8．7 長短期記憶網路 ． 335 8．7．1 LSTM 模型的基本原理 ． 336 8．7．2 LSTM 演算法的Python 實現 341 第3 篇 預測應用 第9 章 短期日負荷曲線預測 ． 345 9．1 電力行業負荷預測介紹 ． 345 9．2 短期日負荷曲線預測的基本要求 ． 346 9．3 預測建模準備 ． 347 9．3．1 基礎資料獲取 ． 347 9．3．2 缺失資料處理 ． 349 9．3．3 潛在規律分析 ． 352 9．4 基於
DNN 演算法的預測 355 9．4．1 資料要求 ． 356 9．4．2 數據預處理 ． 356 9．4．3 網路結構設計 ． 357 9．4．4 建立模型 ． 358 9．4．5 預測實現 ． 359 9．4．6 效果評估 ． 359 9．5 基於LSTM 演算法的預測 361 9．5．1 資料要求 ． 361 9．5．2 數據預處理 ． 362 9．5．3 網路結構設計 ． 362 9．5．4 建立模型 ． 363 9．5．5 預測實現 ． 364 9．5．6 效果評估 ． 364 第10 章 股票價格預測 ． 367 10．1 股票市場簡介 ． 367 10．2 獲取股票資料 ． 36
8 10．3 基於VAR 演算法的預測 ． 371 10．3．1 平穩性檢驗 ． 371 10．3．2 VAR 模型定階 372 10．3．3 預測及效果驗證 ． 373 10．4 基於LSTM 演算法的預測． 375 10．4．1 資料要求 ． 375 10．4．2 數據預處理 ． 376 10．4．3 網路結構設計 ． 377 10．4．4 建立模型 ． 377 10．4．5 預測實現 ． 378 10．4．6 效果評估 ． 378 參考文獻 ． 381
基於粒子群最佳化卷積神經網路進行短期負載預測
為了解決python var函數 的問題，作者詹于萱 這樣論述：
中文摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV圖目錄 IX表目錄 XIV第一章 緒論 11-1 研究背景與動機 11-2 文獻回顧 21-3 研究目標與步驟 51-4 論文貢獻 61-5 論文架構 7第二章 台電系統概況與資料採集 92-1 台灣電力系統概況 92-2 台灣各機組配比概況 122-3 台灣電力供需現況 132-4 歷史資料介紹 152-4-1 負載歷史資料 152-4-2 氣象歷史資料 172-4-3 工作日及非工作日定義 19第三章 理論基礎 213-1 卷積神經網路（Convolutional Neural Net
work, CNN） 213-1-1 卷積神經網路架構 213-1-2 卷積神經網路參數及超參數 273-2 粒子群優化演算法（Particle Swarm Optimization, PSO） 283-3 基因演算法（Genetic Algorithm, GA） 313-4 小波轉換（Wavelet Transform, WT） 333-5 輻狀基底函數類神經網路（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN） 353-6 長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM） 373-7 支持向量機（Suppor
t Vector Machine, SVM） 413-8 整合移動平均自迴歸模型（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA） 433-9 向量自迴歸移動平均模型（Vector Autoregressive Moving Average, VARMA） 443-10 最小冗餘最大相關性（minimal-redundancy-maximal-relevance, mRMR） 45第四章 硬體及軟體 464-1 硬體 464-1-1 GPU及工作站介紹 464-1-2 多GPU分散式訓練 494-2 軟體 524-2-1 Py
thon 524-2-2 Python工具包 524-3 程式執行步驟 68第五章 研究方法 725-1 輸入資料預處理 725-1-1 資料編排 725-1-2 資料正規化 735-1-3 訓練集/測試集資料分割 745-2 斯皮爾曼相關性分析 755-3 卷積神經網路架構 765-4 增強型菁英粒子演算法（Enhanced Elite-Based PSO, EEPSO） 775-4-1 平均搜尋和混沌法調整慣性權重（Mean Search and Chaotic Descending Inertia Weight） 785-4-2 粒子刪減和複製（Particle
Trimming/Duplicating） 795-4-3 搜尋空間及參數定義（Search Space and Parameter Setting） 805-5 演算法流程 82第六章 模擬結果與分析 856-1 迴歸指標介紹 856-2 斯皮爾曼相關性分析結果 866-3 增強型菁英粒子演算法與現有PSO方法之比較 896-4 與其他方法之比較 93第七章 結論與未來研究建議 1057-1 結論 1057-2 未來研究建議 106參考文獻 107圖2-1台電系統電廠及電網分布圖[29] 10圖2-2台灣電力系統之示意[30] 11圖2-3台電110年系統裝
置容量與發購電量配比[30] 13圖2-4 109年與110年國內各部門能源消費變動[31] 14圖2-5台灣2019年負載曲線變化 16圖2-6台灣夏季及冬季一週負載曲線變化 16圖2-7溫度和平均用電與尖峰負載之關係圖[32] 18圖2-8交通部中央氣象局觀測資料查詢系統 19圖3-1當步幅為1時，卷積層中內核移動方式 23圖3-2當步幅為2時，卷積層中內核移動方式 24圖3-3零填充 24圖3-4卷積計算、內核大小、步幅和零填充之範例 25圖3-5平均/最大池化操作過程 25圖3-6 Dropout計算[35] 26圖3-7粒子移動向量示意圖 29圖3-8粒子群
優化演算法流程圖 30圖3-9基因演算法流程圖 32圖3-10不同尺度大小下之小波函數示意圖 34圖3-11離散小波轉換之階層架構 35圖3-12輻狀基底函數神經網路架構 37圖3-13長短期記憶神經網路單元細胞架構 38圖3-14 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 39圖3-15 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 40圖3-16 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 40圖3-17 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 41圖4-1 CPU及GPU處理器內部結構圖 47圖4-2 Host和Device之關係圖 48圖4-3 Ubuntu 18.04 L
TS作業系統 48圖4-4 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU之規格 49圖4-5 GPU記憶體管理allow_growth指令 50圖4-6 GPU記憶體管理per_process_gpu_memory_fraction指令 50圖4-7 使用tf.device()進行多GPU分配設定 50圖4-8展示使用tf.distribute.MirroredStrategy分散式訓練之範例 51圖4-9 Numpy工具包之範例 53圖4-10 Pandas工具包之範例 54圖4-11 簡易數據流程圖範例 55圖4-12 TensorFlow運算功能 55
圖4-13時序型建構 56圖4-14 Keras函數式API(多輸入模型)建構 57圖4-15 Keras建構模型之流程 58圖4-16 Hyperactive工具包所支援之各項功能[39] 59圖4-17 Hyperactive工具包使用指令 60圖4-18 Hyperactive運算過程 61圖4-19 DEAP工具包所提供之運算功能[40] 62圖4-20 DEAP使用步驟 62圖4-21 scipy.stats.spearmanr範例 63圖4-22 pymrmr工具包操作範例 64圖4-23 PyWavelets工具包操作範例 65圖4-24使用sklearn.
metrics計算R-Squared、MAE和RMSE之範例 66圖4-25 sklearn.svm指令範例 66圖4-26 statsmodels.tsa.arima_model指令 68圖4-27 statsmodels.tsa.statespace.varmax指令 68圖4-28 ANACONDA NAVIGATOR介面下環境建立之操作流程 69圖4-29啟動Jupyter Notebook 70圖4-30 (a)顯示程式碼運行時GPU使用率(b)為GPU初始狀態 71圖5-1混合式卷積神經網路架構之範例 77圖5-2粒子刪減和複製 80圖5-3 Hyperactiv
e工具包混合整數和實數編碼指令 81圖5-4增強型菁英粒子演算法流程圖 84圖6-1春季斯皮爾曼相關性分析結果 87圖6-2夏季斯皮爾曼相關性分析結果 87圖6-3秋季斯皮爾曼相關性分析結果 88圖6-4冬季斯皮爾曼相關性分析結果 88圖6-5不同PSO方法迭代過程之g_best^值 92圖6-6預測值與實際值負載曲線(春季) 102圖6-7預測值與實際值負載曲線(夏季) 103圖6-8預測值與實際值負載曲線(秋季) 103圖6-9預測值與實際值負載曲線(冬季) 104表4-1常見的深度學習框架優缺點統整[38] 55表4-2 sklearn.svm指令中所有參數介紹
67表4-3所使用相關軟體及Python工具包版本 68表5-1訓練集/測試集資料分割 74表5-2粒子搜尋空間 81表6-1不同PSO方法之三項性能指標分析 91表6-2不同PSO方法所獲得之最佳卷積神經網路架構 91表6-3不同PSO方法所獲得之最佳卷積神經網路架構 92表6-4染色體編碼及所對應之映射範圍(二進制編碼) 97表6-5染色體編碼及所對應之映射範圍(整數編碼) 97表6-6使用不同方法之比較結果(春季) 98表6-7使用不同方法之比較結果(夏季) 98表6-8使用不同方法之比較結果(秋季) 99表6-9使用不同方法之比較結果(冬季) 99表6-10
本論文所提出之EEPSO方法與其他比較方法之間四個季節DM檢定結果 101表6-11 GA-CNN和本論文所提出EEPSO-CNN訓練時間比較 102
NumPy 高速運算徹底解說：六行寫一隻程式?你真懂深度學習?手工算給你看!
為了解決python var函數 的問題，作者吉田拓真,尾原颯 這樣論述：
硬派學習 AI 才能紮穩根基！ 許多 Python 開發人員初接觸機器學習、深度學習, 往往一開始就使用當紅的 Tensorflow、Keras 等 AI 框架, 只用了短短六行就寫出一隻神經網路程式, 接著就針對參數開始東調西調、訓練模型, 為了提高神經網路模型的準確率 (Accuracy) 96.6% → 97.4% → 98.9%...而奮戰著。 只需六行？調調參數？看起來 AI 好像也不難學的樣子, 但, 這樣子就算懂 AI？ 那可不一定！Tensorflow、Keras 等框架的確大幅降低你寫程式的時間成本, 卻不代表可以降低你學 AI 的學習成本, 沒有從 A
I 底層運算紮實學起, 千萬別說你已經懂機器學習、深度學習！ 「你在調整參數、追求準確率的過程中, 真的清楚了解每個選項背後代表的運算嗎？」 「你有自己一步一步算過 Mini-batch 的梯度下降反向傳播嗎？」 本書不使用深度學習框架, 純 Python + NumPy「一步一腳印、手工硬派」帶你學 AI,「我用手工算給你看, 你再用 NumPy 算一次, 硬派學習 AI 才能紮穩根基！」 本書特色 □最紮實的機器學習、深度學習 LAB 實戰 ‧簡單線性迴歸、多項式迴歸分析實作 ‧神經網路黑盒揭秘！二元分類、多元分類的底層運算剖析 ‧損失函數公式、偏微分公
式...一大堆算式有看沒有懂？手工算完再跟機器比一比, 算完保證秒懂！ ‧反向傳播究竟「反」在哪？逐層帶你一步步反著算, 跟著做超有感！ ‧還有強化學習、Q-learning...等更多 AI 實戰應用 □初學 AI 一定要徹底搞懂 NumPy 函式怎麼用 GitHub 2019 年度報告指出：「在機器學習、深度學習相關主題, 超過一半的 repositories 是基於 NumPy 建構的」！ ‧看不懂 Python 程式碼？那是 NumPy 啦！掌握 reshape()、argmax()、transpose()、exp()、linspace()、dot()、sum(
)...各種 AI 實作必用函式 ‧ndarray 重要概念釋疑 - axis、dimension、shape、broadcasting ‧標準差、變異數、反矩陣、內積、外積...繁瑣的數學運算交給數學函式輕鬆搞定 □詳細解說, 流暢翻譯 本書由【施威銘研究室監修】, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！ ★歡迎加入本書社群, 和技術者們直接對話！ 從做中學 Learning by doing 粉絲專頁
基於LSTM的衍生方法於電力預測之比較
為了解決python var函數 的問題，作者田玉安 這樣論述：
為了能達到有效使用電力能源與穩定的提供電力，企業及政府皆開始預測及分析其電力需求。伴隨著大數據時代來臨，機器學習、深度學習的演進，出現了許多不同的方法能提高預測的準確性。過去已有些許文獻提出在不同領域中電力預測的方法。有文獻提出利用深度學習方法進行預測其效果比起傳統預測方法更好。由此可知如何提升電力預測的準確性，是一項值得深入探討的議題。本論文基於長短期記憶網路(Long-short Term Memory, LSTM)架構建構四種不同模型，並比較模型間的優越性及誤差值，以找出預測能力上最出色的方法。本研究實驗階段以某企業生產線資料集進行模型驗證，並以RMSE為評估指標來評估模型的準確性。實
驗結果顯示，混合模型有較好的效能。