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Pandas 中位 數的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉承彥,郭永舜寫的 Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧 和JannesKlaas的 金融人才×機器學習聯手出擊：專為FinTech領域打造的機器學習指南都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
國立臺灣海洋大學 電機工程學系 曾敬翔所指導 徐翊菁的 基於隨機森林分類之心房顫動發作預測 （2019），提出Pandas 中位 數關鍵因素是什麼，來自於心電圖、心房顫動、概率符號樣式識別、心律變異度、隨機森林。
Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧
為了解決Pandas 中位 數 的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：
無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節
息息相關。 要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 【精采內容】 ✪金融資料的取得 ✪技術指標的介紹及計算 ✪K線型態的圖片說明 ✪金融圖表的繪製 ✪交易績效的介紹及計算
✪交易訊號漲跌的統計模組 【目標讀者】 ✪想要學習Python來進行程式交易者 ✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 ✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 ✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 ✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 ✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 ✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機
基於隨機森林分類之心房顫動發作預測
為了解決Pandas 中位 數 的問題，作者徐翊菁 這樣論述：
根據衛生福利部公佈的2018年國人十大死因及其升降趨勢統計，其中心臟疾病佔第2順位，而且和2017年相比，因心臟疾病而死亡的人數上升了4.5%，顯示有逐年攀升的現象。臨床醫師診斷心臟疾病常用心電圖，它最大的特點是以非侵入式的方式記錄心律變化，藉由P波、QRS波及T波分別代表著心臟不同部位的心電生理變化，加上觀察波形特徵以判斷不同的心臟疾病。心房顫動為心臟疾病中相當常見且嚴重的心律變異疾病，很多心房顫動患者是沒有症狀的，若錯失適當處理時機，當出現中風併發症等情形，常常為時已晚。因此，有學者提出以心電圖心律失常特徵分析預測陣發性心房顫動，以及以深度卷積神經網絡和學習心電圖特徵判斷陣發性心房顫動等
方法，皆是以判斷心房顫動之發作為目的之研究。為提高心房顫動患者的辨識率，及早診斷出心房顫動患者，本研究開發以心電圖篩選出心房顫動患者並預測其發病的新方法。我們從心電圖中擷取平均值、中位數、全距、標準差、偏度、峰度、符號樣式變遷機率、R-R間距標準差等特徵，並將這些特徵透過Bagging方法選出多個數據集以訓練我們新隨機森林分類模型中之決策樹。實驗結果顯示性能指標中的準確性、靈敏性、特異性、精確度皆能在90%以上，其中使用平均值、中位數、全距、標準差、偏度、峰度加上R-R間距標準差的分類結果為準確性96.77%、精確度96.14%、靈敏性93.84%、特異性98.18%。本研究有助於臨床醫師辨識
心房顫動患者，以減少診斷時間並降低後續醫療資源，並能夠有助於提前預測心房顫動之發作以爭取救援時間。
金融人才×機器學習聯手出擊：專為FinTech領域打造的機器學習指南
為了解決Pandas 中位 數 的問題，作者JannesKlaas 這樣論述：
一本專為金融專業人士編寫的機器學習指南！對於所有從事金融資料分析的讀者來說，機器學習將是一門如虎添翼的技術。本書介紹許多新穎的、進階的機器學習模型，並示範如何將它們應用於金融產業（包括保險、交易和貸款）。本書亦詳細解說機器學習背後的觀念和演算法，著重於金融應用，提供豐富詳盡的Python程式碼範例。 本書展示機器學習在結構化資料、文字、影像及時間序列上的工作方式，並深度探討眾多關鍵的機器學習模型，從簡單迴歸到高階神經網路，還有GAN、強化學習、對抗偏見、貝氏推論和機率規劃等內容。 本書範圍廣泛，但方法卻深入且實用。如果你在FinTech領域工作，或想投入FinTech領
域，並希望獲得當今領域最有價值的技術之一，本書就是為你而準備的！ 在這本書中，你將學到： ・將機器學習應用於結構化資料、自然語言、照片和書面文字 ・機器學習如何偵測詐欺行為、預測金融趨勢、分析客戶情緒等等 ・使用Python、scikit-learn、Keras和TensorFlow實作啟發式基準線、時間序列、生成模型和強化學習 ・深入研究神經網路、檢視GAN和强化學習的應用 ・對機器學習應用程式進行除錯，並為其啟動做好準備 ・解決機器學習的偏見和隱私問題