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计量中的数据信息

发布时间:2020-11-13

关于房地产企业来说,他们具有很多房子特点,以及房价信息的数据,假如他们希望对这些数据进行学习,通过建模找出房价和各类房子特点之间的联络,那么这个进程就是有监督学习。进行有监督学习的算法首要有两类,一类是回归(Regression)算法,另一类是分类(Classification)算法。

无监督学习所面对的数据样本则是没有标识的,其任务在于通过学习这些数据然后找出数据中躲藏的潜在规律。

强化学习是在动态环境中进行的学习,学习者通过不断试错,然后使得奖励信号最大化。例如,学生通过做习题来温习功课,每次做完习题后,教师都会修改习题,让他们知道哪些题做对了,哪些题做错了。学生依据教师的修改,找出差错、纠正差错,让正确率不断进步,这个进程就是强化学习。

机器学习在因果揣度中的运用

前微软首席经济学家、斯坦福大学教授Susan Athey曾在Science上发文评论了机器学习在因果揣度和政策评价中的作用。她指出,曩昔更多被用于猜想的机器学习在因果揣度范畴有很强的运用远景,未来的计量经济学家应当更多将机器学习的技术与现有的计量经济理论相结合。

机器学习在因果揣度中的第一个运用是将用来代替惯例办法中一些不触及因果联络的进程。例如,在因果揣度剖析中,倾向性得分匹配法(Propensity Score Matching)是常常被用到的。运用这一办法的第一步是要依靠于核估量等办法计算出倾向性得分,而这些估量在协变量很多的情况下是难以进行的。为了在很多的协变量中挑选出有用的部分,一些研讨者就提出了将LASSO、Booting、随机森林等常用于机器学习的算法运用到协变量挑选的进程中去,然后再用得到的效果依照传统的进程进行匹配。

多年来,债券商场的公允价值取值具有主观性较强、可操作性较差、会计核算效果失真等缺陷[]。《准则》相比曾经的规则更明晰明晰,并建立了独立的准则,进一步标准了公允价值计量和发表的有关规则,对债券资产公允价值计量明晰了估值技术和运用层次。依据《准则》,运用者可以建立起相对完善的监督、约束、平衡机制,防止利用公允价值造假,有助于进步债券资产的会计信息质量。《准则》的发布,有助于促进我国债券商场与国际商场接轨,更与党的十八届三中全会提出的“健全反映商场供求关系的国债收益率曲线”的相关要求相吻合。将对《准则》的核心内容以及在债券商场的具体运用进行剖析。



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