等额本息法最重要的一个特点是每月的还款额相同，从本质上来说是本金所占比例逐月递增，利息所占比例逐月递减，月还款数不变。
昨晚学习SAS，本已精神萎靡身体空虚就差红牛士力架为继了，恰巧遇见一个有趣的实践案例，瞬间给自己打了一记强心针。不禁感慨，越是接触SAS，越是体会到它的强大，也愈发敬佩SAS公司造物的能力，我们真的是站在了巨人的肩膀上。
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度
摘要： 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本
摘要： 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。
机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。在算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。很多相关问题的算法复杂度较高，而且很难找到固有
文 | 刘昭东, 软件工程师, IBM 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论
决策树是最简单的机器学习算法，它易于实现，可解释性强，完全符合人类的直观思维，有着广泛的应用。决策树到底是什么？简单地讲，决策树是一棵二叉或多叉树（如果你对树的概念都不清楚，请先去学习数据结构课程），它对数据的属性进行判断，得到分类或回归结果。预测时，在树的内部节点处用某一属性值（特征向量的某一分量）进行判断，根据判断结果决定进入哪个分支节点，直到到达叶子节点处，得到分类或回归结果。这是一种基于if-then-else规则的有监督学习算法，决策树的这些规则通过训练得到，而不是人工制定的。
现实生活中金融一直在我们身边，钱多想理财和投资大生意，钱少想贷款，每个人的需求不同。理解金融常识，可以帮助我们更好的理财和信贷，同时也帮我们减少损失，提高风险意识。理解常用金融知识，帮助提升金融与社会生活的应用价值，指导理财、信贷、消费与生活。金融与社会各行业相关，通过实际的金融案例学以致用提升生活品质，快速掌握金融业务知识又能掌握python的实际应用价值。
大家都知道一线城市生活压力大，年轻人如果没有家里人的帮助想要独立扎根并非易事。好不容易凑足了首付买了房，还要每月透支的还着房贷，在资金链不足的情况下想要得到其他方面的物质满足那就只能借钱了。
附加题：输入头数 m 和脚数 n，输出鸡的数量 c 和兔子的数量 r，或提示无解。
一、写在前边 不知道亲爱的你身在哪里，从事什么职业，是不是也在为了在诺大的城市有一席之地而在奋斗呢？欢迎在留言区分享属于你的故事噢~ 昨天，小詹同学收到了一笔工资（我希望多给我几个
数据分析真不是一门省油的灯，搞的人晕头转向，而且涉及到很多复杂的计算，还是书读少了，小学毕业的我，真是死了不少脑细胞，
如果时光能倒推三十多年前，那时的我们很难想象，我们的世界靠智能连接世界的各个角落，智能手机不仅仅能够打电话，还能帮助我们实现商业经济行为，如购物、信贷、交通、教育等等。
导读：通过借贷消费，不是什么坏事。但电商网站帮你算好的利率，是真实的吗？你自己算过吗？应该怎么算？
通过财务报表应当能够对该企业的资本结构进行基础分析，其分析内容包含，股东权益比率，资产负债率
在信贷领域中建立风控模型是为了找出可能会逾期的客户，根据逾期的可能性和资金的松紧程度选择是否放贷。
1.决策树与随机森林都属于机器学习中监督学习的范畴，主要用于分类问题。 决策树算法有这几种：ID3、C4.5、CART，基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等。 决策树是一种利用树形结构进行决策的算法，对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉，最终建立一棵树，树的叶子结节标识最终决策。新来的数据便可以根据这棵树进行判断。随机森林是一种通过多棵决策树进行优化决策的算法。
存货周转天数=360/存货周转率=[360*（期初存货+期末存货）/2]/产品销售成本
机器学习是一种利用统计和其他数学理论给予计算机学习能力的方法。机器学习和统计其实都有相同的目标：从数据中学习知识。但是具体的手段和理念有所不同。机器学习是计算机科学的一个分支，侧重的是从数据中建立有机的系统，而不是用目的很明显的规则去编程。而统计学是数学的一个分支，侧重的是用数学公式建立变量之间的联系。近年来，随着计算机硬件成本的不断降低和数据量的极大增加，数据科学家得以充分利用机器学习手段来分析和挖掘数据。另一方面，统计建模技术则早在计算机问世前就已经存在。
作为当今快速发展的技术之一，低代码平台为开发人员提供了更高效、更简便的工具和方法，以快速构建和部署应用程序。现在市面上的大部分低代码平台可以满足大部分日常的需求，但对于一些定制化并且低代码平台无法实现的需求，如何解决呢？最常见的方法就是对低代码平台的功能进行扩展（低代码插件）。因此，今天小编将以葡萄城的企业级低代码开发平台——活字格为例为的大家介绍如何使用C#编写一个低代码插件。
AI 39年（公元1995年），扁鹊成立了一家专治某疑难杂症的医院，经过半年的精心筹备，硬件设施已全部到位，只缺经验丰富的医生前来坐诊。找几个猎头打听了一下，乖乖，请一个资深专家（总监头衔的），一年的工资就得250万。这恐怕还不够去知名搜索引擎投放广告！
解决现实生活问题贴近生活的程序案例更有价值意义，理财、个人所得税以及放贷问题，都可以用程序帮助我们解决——开卷有益！
身处信息时代之中，我们最能明显感受到的一点就是密集数据大量爆发，人们积累的数据也越来越多。这些庞杂的数据出现在一起，传统使用的很多数据记录、查询、汇总工具并不能满足人们的需求。更有效的将这些大量数据处理，让计算机听懂人类需要的数据效果，从而形成更加自动化、智能的数据处理方式。
因为是“刚需”，所以网上早有无数的版本。有人已经用过，有人以后可能会用。有没有想过，类似这种小工具，其实你自己也可以实现。
math 模块包含了许多常见的数学函数，比如 sin、cos、tan、sqrt 等。让我们看一个简单的例子，计算正弦函数的值：
从零开始学Python【33】--KNN分类回归模型（实战部分） 从零开始学Python【32】--KNN分类回归模型（理论部分） 从零开始学Python【31】—DBSCAN聚类（实战部分） 从零开始学Python【30】--DBSCAN聚类（理论部分）
在前端开发的奇妙之旅中，构建一个既实用又具教育意义的计算器是提升技能的绝佳途径。本篇笔记将引导你从零开始，打造一个增强版的JavaScript计算器。这个计算器不仅支持基本的加减乘除运算，还能实时显示计算过程，让你一目了然每一步操作及其结果。👨💻✨
信贷业务俗称放贷，传统银行主要从事业务。表现形式有面向企业的贷款，房贷，P2P，花呗、借呗、白条等。
在工作中经常会遇到钢材重量的计算问题，今天就给大家献上各种各样钢材重量的计算方法，绝对实用。 ##钢材重量计算公式
决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 1986年Quinlan提出了著名的I
3 月 8 号是国际劳动妇女节，漫威在这天“搞事”了。上映《惊奇队长》，这部是漫威电影宇宙的第一部女性超级英雄电影，也算是给妇女节献礼。身为漫威粉丝的我，当时不会错过这部电影，趁着周末去观影。
多面体的体积和表面积:有立方体计算公式、长方体∧棱柱∨计算公式、三棱柱计算公式、棱锥计算公式、棱台计算公式、圆柱和空心圆柱∧管∨计算公式、斜线直圆柱计算公式、直圆锥计算公式、圆台计算公式、球计算公式、球扇形∧球楔∨计算公式、球缺计算公式、圆环体∧胎∨计算公式、球带体计算公式、桶形计算公式、椭球体计算公式、交叉圆柱体计算公式、梯形体计算公式等。
本文不在此介绍太阳高度角、方位角是什么，相关概念请移步Wikipedia。鉴于很多相关专业人员需要计算太阳高度角、方位角，而网上介绍的公式多数或是不正确，或是杂乱无章。作者经查阅相关理论和教程，在此整理了下太阳高度角、方位角等的计算公式，并根据此公式做出了相关产品，通过了检验。如有错误，请各位指正。
公司从去年年底到现在，彩票的项目一直没停过，从这一方面可以侧面反应出，在线够彩会逐渐代替实体店，就像在线购物一样，这个需求是相当大的。
集群状态信息主要包含整个集群的一些统计信息，例如文档数、分片数、资源使用情况等。
现在，解放双手的时刻来了，只需要掌握一点Python语法，上面的公式只需要4行就能生成，其中3行还是Python的计算公式。
机器学习涉及大量的高数知识，对待高数不要怕，学习机器学习要指导其中的数学原理，不要沉溺于数据的具体推导公式而耽误整体的学习进度。
计算公式 空口速率=空间流数 * 子载波数 * 单子载波编码比特率 * 调制方式编码率 / 码元时间
PKS的确能屈能伸，虽说复杂控制是咱的强项，普通计算只是小菜一碟，但做的也是有板有眼，丝毫不含糊。
】这个就是原来的图片，外面加了一圈padding，因为padding是一圈，所以左右、上下都有，所以是两倍的。
取微小一段函数可近似看成直线方程，绕x轴旋转一周得到一圆台，那么，旋转面面积就可近似为所有微小圆台的侧面积之和。取n趋于无穷时的极限便可得到旋转曲面的面积。
计算公式：小区内所有LTE-NR NSA DC的PCell用户SgNB增加成功总次数 (无)/小区内所有LTE-NR NSA DC的PCell用户SgNB增加尝试总次数 (无)
1）准确率（Accuracy）表示正确分类的测试实例的个数占测试实例总数的比例，计算公式为：
数据分析(工程)师/数据科学家能力测评表 模块知识点问题示例概率和统计线性回归和正则化写出不同正则化的线性回归损失函数，R2, 参数估计概率分布写出高斯分布的概率密度函数统计检验t检验，什么是P_value，卡方检验采样Gibbs采样，MCMC 分层采样,分组采样贝叶斯公式写出贝叶斯公式。两个盒子分别有r1, r2个红球， b1,b2个蓝色球，现在小明抽到一个红球，问这个红球来自第一个盒子的概率是多少？参数估计矩估计，最大似然估计的理论基础，区间估计中随机区间及相应概率的理解。数据清洗与可视化缺失值处理列举
本文将带领读者一起进行完整的建模全流程，了解银行风控是如何做的。并提供kaggle代码。首先讲述评分卡的分类、优缺点。接下来，结合完整的可以马上运行的代码，中间穿插理论，来讲解评分卡的开发流程。最后，把方法论再梳理一次，让读者在了解全流程后，在概念上理解再加深。
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