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華梵大學 智慧生活科技學系碩士班 張志平所指導 洪御仁的 應用機器學習於台灣50股價預測分析之研究 （2021），提出jhy官網關鍵因素是什麼，來自於機器學習。

而第二篇論文華梵大學 智慧生活科技學系碩士班 張志平所指導 李艾臻的 應用機器學習於政府機關服務數據之預測模型-以僑務委員會為例 （2020），提出因為有 政府服務、機器學習、類神經網路、支援向量機、隨機森林的重點而找出了 jhy官網的解答。

最後網站福特六和| Official FORD Taiwan則補充：福特汽車推出全新福特車系，採用全球領先的先進科技與設計，為消費者打造完美用戶體驗與先進安全性能。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了jhy官網，大家也想知道這些：

應用機器學習於台灣50股價預測分析之研究

為了解決jhy官網的問題，作者洪御仁 這樣論述：

本研究為參考台灣證券交易所公開資訊觀測站、各部會官網及資料開放平臺刊載的統計報表，取用公開歷年來的證券交易資料。因為目前人工智慧（AI）在金融投資中的應用是自1990年代個人電腦技術飛速發展和大眾化以後引起廣泛研究關注的研究領域。第一款人工智慧ETF「AI Powered Equity ETF」，於西元2017年10月橫空出世，為當時全球第一使用AI選股的基金，年化報酬率多達11.81%。經過研究，股票市場的特點是極端波動、非線性以及內部和外部環境變量的變化，而AI中的機器學習技術可以檢測這種非線性，從而大幅改善預測結果。本研究蒐集股價影響因素與預測分析文獻，藉由機器學習技術包含類神經網路、

支援向量回歸、隨機森林、決策樹等演算法，進行預測驗證，並提高預測準確度。研究結果顯示使用隨機森林預測股價，準確率高於類神經網路與支援向量迴歸，後續會提出股市預測分析的結論與建議提供給未來投資理財與研究者參考。關鍵詞：類神經網路、支援向量迴歸、隨機森林、機器學習、決策樹

應用機器學習於政府機關服務數據之預測模型-以僑務委員會為例

為了解決jhy官網的問題，作者李艾臻 這樣論述：

本研究參考文獻並藉由政府各部會官網及資料開放平臺刊載之統計年報出版品，蒐集政府機關僑務委員會27 項服務數據(如：十月慶典回國僑胞人數、文教服務中心服務僑民人次、海外僑團回國訪問人數等)為預測目標數據，以及政府僑務法定預算、國際組織發布之經濟指標全球國內生產毛額與失業率概估值為特徵參數，透過WEKA 軟體之線性迴歸、高斯過程、類神經網路、支援向量機、隨機森林等機器學習演算法建模，以最小均方根誤差擇定最佳模型。研究實證僑務服務數據預測模型最佳方法主要以隨機森林演算法為適用，支援向量迴歸與類神經網路之多層感知器調整參數可優化部分項目僑務服務數據預測模型均方根誤差；此外，由機器學習模型預測之數據趨

勢，近期政府整體僑務服務方向宜應側重投注海外服務之量能。

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