-
財務風險預警模型構建實證分析
【摘要】財務風險預警模型可以從定量角度客觀準確判斷企業的財務危機程度,網絡的普及對此頗具影響。本文採用實證方法,選取了5個財務指標作為模型變量,構建了一個基於極值原理的Fisher線性判別模型,並對該模型進行了實證檢驗。結果表明,該模型具有較好的對企業財務狀況和風險狀況進行評價預警的能力。
-
如何通過7個步驟構建機器學習模型
學習來源於數據,因此正確的機器學習方法源於以數據為中心的需求,並產生專注於數據發現、清理、培訓、模型構建和迭代階段的項目。對於許多組織來說,機器學習模型開發是一項新活動,但是在某種程度上已經建立了以數據為中心的項目構建方法。
-
實例分析:了解上癮模型四個階段
其實這就是走進了產品設計的上癮模型了。本文就從上癮模型來分析,這幾款APP都是怎樣讓用戶逐漸「上癮」的,而作為產品的我們,在設計產品的時候,又應該怎樣設計,把拉新-留存-促活-轉化的過程做好。很多人都聽說過上癮模型的四個階段,但是在實際設計產品的時候卻利用不上,使用一個理論為指導的前提是你足夠清楚明白該理論。
-
ADDIE模型的五個階段
ADDIE是分析(Analysis)、設計(Design)、開發(Development)、實施(Implementation)、評估(Evaluation)五個詞的首字母縮寫,代表了系統化教學設計過程的五個階段(見下圖),每一階段都包含一些子步驟,而且具有各自不同的目的和作用。
-
SaaS指標革命(四):成熟模型
該系列包括四篇文章:歡迎您在留言區與我們進行討論。比方說,LinkedIn發現新用戶在一周內添加五個社交好友的話,它的留存度會非常高。隨著SaaS指標成為公司標準,部門級的計劃也開始使用其作為基準。比如,市場部圍繞收入、增值銷售以及獲客成本目標來制定需求挖掘計劃;客戶成功部門聚焦流失率的降低等等。
-
Keras構建模型的一般流程
組成神經網絡的四個方面:層(layers)和模型(models)輸入(input)和輸出(output)損失函數(loss)優化器本節分別用序列式、函數書和子類化,配著 Fashion-MNIST 數據集構建模型,注意為了便於說明 Keras 語法特徵,我故意只構建個簡單模型,可能不實際,比如分類 Fashion-MNIST,用卷積效果網絡好些,幹嘛只用全連接網絡舉例
-
基於生命周期的應急情報體系理論模型構建
,本文運用生命周期的理論和方法,探討了應急情報體系的基礎理論,構建了應急情報體系的理論模型。首先,運用知識圖譜軟體,全面梳理了應急情報體系的已有研究;接著,分析了應急情報流的情報輸入、情報輸出和情報工作內容;進而,界定了應急情報體系的基本概念和組成要素;最後,構建了三種應急情報體系理論模型:基於組織角度的鏈狀模型、基於情報內容角度的環狀模型和基於應急決策角度的V狀模型。研究表明,生命周期方法拓展了應急情報體系的研究範圍和思路。
-
如何構建校本核心素養模型
如何在國家標準基礎上,構建符合學校實際情況的核心素養模型,成為當前貫徹落實課程改革的重要任務。構建校本核心素養模型,需要學校深刻理解核心素養的本質內涵和教育意蘊。杜威將教育視為兒童經驗的改造,是兒童在與環境持續互動中成長性經驗不斷獲得和積累的過程。所謂成長性經驗,是指兒童從過去或當前的活動和經驗中通過體驗、反思而獲得的,能夠進一步豐富和促進他們後續成長的東西。
-
加密藝術越來越火 如何構建其分析模型?
由於加密藝術是在數字世界展開的,在這篇文章中,作者首先分析了加密藝術的數據特徵,然後將其與學術出版從創作、展示和認可三個環節上進行了比較。最後,作者提出了幾個關於加密藝術的現實問題。通過這些分析,作者最後將點落到了構建加密藝術的預測模型上。這不僅是極具野心的想法,同時也是目前的投資機構和加密藝術畫廊們(交易所們)最感興趣的地方。
-
數據產品經理從零到一(1):數據產品能力模型構建
本文嘗試憑藉筆者的理解構建一套數據產品經理能力模型,作為自己未來學習的方向。本文共分四個部分:第一部分,從招聘市場需求入手,看市場上的招聘高級數據產品經理都需要掌握哪些硬實力;第二部分,結合一些數據產品經理的分享,梳理數據產品經理的朋友圈,因為溝通者一定程度決定了需要掌握多少「共通語言」;第三部分,構建數據產品經理能力模型;第四部分,詳解一些數據產品常常接觸的概念和系統。
-
七步法構建數據資產價值評估模型
雖然行業內已經有許多數據資產交易案例,但對於數據資產價值評估方法、數據資產價值評估模型等,相關工作在全球範圍內都處於起步階段,尚未形成成熟的通用的成果。在對於數據資產價值評估體系已有研究成果的基礎上,本文總結出數據資產價值評估模型構建及求值的七步法,具有一定的現實意義。
-
模型構建——《商業模式新生代》讀書筆記之十
閒言少敘,接下來就讓我們一起看看第四種商業模式設計的方法——模型構建。01什麼是模型構建?02模型構建有什麼樣的價值?為什麼要構建模型,模型構建有什麼用呢?作者認為,模型是一個幫助我們探索不同的商業模式方向的工具。通過構建不同的模型,我們會發現一些通過以往的單純的思考或者是討論所不能發現的結構、關係和邏輯方面的問題。當我們建立了多樣的商業模式模型後,更能激發我們去思考、去尋找實現某些看似瘋狂的商業模式的方法和道路。模型成為了我們思考的路標,將我們指向之前未曾想像的方向,而不僅僅是商業模式的說明。
-
深度學習自學指南:6個月,從基礎知識到模型構建
但切記,現在還沒到開始構建模型的時候。Practical Deep Learning for Coders地址:http://www.fast.ai/第二階段是時候了解一些基礎知識了。在這個階段,你需要學習微積分和線性代數。MIT的Big Picture of Calculus課程可以幫你快速概覽微積分基礎知識。對於線性代數,MIT知名教授Gilbert Strang的OpenCourseWare是個不二選擇。
-
《安娜卡列尼娜》文本生成——利用 TensorFlow 構建 LSTM 模型
工具介紹正文部分正文部分主要包括以下四個部分:- 數據預處理:加載數據、轉換數據、分割數據 mini-batch- 模型構建:輸入層,LSTM 層,輸出層,訓練誤差,loss,optimizer由於我們是基於字符(字母和標點符號等單個字符串,以下統稱為字符)進行模型構建,也就是說我們的輸入和輸出都是字符。舉個慄子,假如我們有一個單詞 「hello」,我們想要基於這個單詞構建 LSTM,那麼希望的到的結果是,輸入 「h」,預測下一個字母為 「e」;輸入 「e」 時,預測下一個字母為 「l」,等等。
-
柯爾伯格道德發展階段模型
柯爾伯格道德發展階段模型Kohlberg stages of moral 柯爾伯格在80年代初對其理論作全面的總結時,提出了他的最新的、最全面的、也是他生前最後一次修正的道德發展階段模型。階段2 個人的工具主義目的與交易階段內容所謂對的,就是能滿足自己或他人的需要,按具體交換原則作公平的交易。(1) 所謂對的,就是遵守會給某人即時利益的規劃。一切能滿足自己利益和需要的行動就是對的,並且也贊允別人這樣做。對的也就是公平的,即一種平等的交換、交易和協定。
-
四個任務就要四個模型?現在單個神經網絡模型就夠了!
通過構建一個「四合一」的網絡來探索表示為了充分理解「表示」,讓我們來構建一個能同時完成四個任務的的深度神經網絡:圖像描述生成器:給定圖像,為其生成標題相似單詞生成器:給定一個單詞,查找與之相似的其他單詞
-
智慧微格教室精準反饋模型的構建研究
國外學者主要關注反饋系統的構建及技術工具的優化。如,Grebennikov V.提出的微格教學反饋系統,應當包括功能(成效、監督管理),階段(步驟、報告),標準(信息量、教育性、發展水平),工具(分析、學習偏好、發展前景預測、評論)[1]這四項維度。
-
操盤策略:成為交易高手的五個階段
一旦你進入交易,價格就和你反著走,於是你趕緊反向操作,但是價格又反過來了,於是你又為了避免損失,你在不利於你的頭寸上加倍,意圖攤平有時你能夠成功的擺脫虧損,但更多的時候你會灰頭土臉;在這個階段,你根本沒意識到自己是一個不稱職的交易者;這個階段一般會持續1-2周,你會很快轉到第二個階段; 階段二:意識到自己是一個不合格的交易者 在這個階段
-
關於溫斯坦交易系統的第一階段和第三階段
在第七期課程,也就是新溫系階段分析法課程中,我們對溫斯坦交易系統的四個階段做過一些討論。
-
交易思路詳解:利用程序化算法EA數學模型中的賠率與概率!趨勢博弈算法交易策略模型!
官方網址:http://www.fx0808.com文匯閣趨勢博弈交易策略模型是指通過捕獲交易品種的趨勢行情再結合相應的數學模型進行交易的策略。該交易策略是通過均線系統和時間周期支持來實現的,它適合中長線交易周期的操作 ,趨勢博弈交易又稱三法合一,要實現趨勢博弈交易需要確定三個重要因素它們分別是:確定開倉條件(又稱開倉法)、確定開倉手數(又稱倉位法)、確定預期目標(又稱目標法);在實戰中要想正確的使用趨勢博弈交易策略就要嚴格按照這三個因素執行,這三個因素又稱為