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经济学中的机器学习

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简介:
《经济学中的机器学习》一书探索了机器学习技术在经济分析与预测领域的应用,涵盖模型建立、数据处理及实证研究等方面,为读者提供了深入了解这一跨学科领域的机会。 机器正在越来越多地完成“智能”任务:Facebook 能识别照片中的面孔,Siri 可以理解语音指令,而 Google 则能翻译网站内容。这些突破背后的基本原理更多是统计学上的而非仅仅是计算技术的进步。

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    《经济学中的机器学习》一书探索了机器学习技术在经济分析与预测领域的应用,涵盖模型建立、数据处理及实证研究等方面,为读者提供了深入了解这一跨学科领域的机会。 机器正在越来越多地完成“智能”任务:Facebook 能识别照片中的面孔,Siri 可以理解语音指令,而 Google 则能翻译网站内容。这些突破背后的基本原理更多是统计学上的而非仅仅是计算技术的进步。
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  • 工程期末复总结
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    本复习总结涵盖了工程经济学课程的核心知识点,包括成本效益分析、资金时间价值、风险评估等,并提供了实际案例以加深理解。适合期末备考使用。 ### 工程经济学知识点梳理 #### 一、工程项目概述 **1.1 工程项目的概念** - **PMI 定义**: 工程项目被视为完成某一独特产品、服务或任务的一次性努力。 - **工程项目定义**: 为依法立项的新建、扩建、改建等各类工程而进行的一系列有起止日期、达到规定要求的受控活动,包含策划、勘察、设计、采购、施工、试运行、竣工验收和考核评价等环节。 **1.2 工程项目的内容** - **构成要素**: 包括人员、技术、资源、时间、空间和信息等。 - **要素有序性**: 各要素之间相互关联且保持合理的秩序。 - **约束条件**: 如投资规模、时间进度等。 - **特定目标**: 主要包括投资、工期、质量等方面。 - **投资与建设行为**: 工程项目既涉及投资行为也涉及建设行为,其最终目的是形成固定资产。 - **单项工程**: 作为建设项目的一部分存在。 **1.3 工程项目基本特征** - **总体性**: 整个项目具有统一的目标和规划。 - **复杂性**: 涉及多个专业领域和技术。 - **目的性**: 明确的目标导向。 - **独特性**: 每个项目都有其特殊性和唯一性。 - **一次性**: 项目是一次性的,不可重复。 - **制约性**: 受到多种因素的制约。 - **其他特性**: 不确定性、风险性、渐进性等。 **1.4 工程项目分类** - **基本建设项目**: 利用各种资金进行的新建、扩建工程,旨在扩大生产能力。 - **更新改造项目**: 利用企业自身资金等对现有企业设施进行改造升级。 **1.5 工程项目生命周期及内容** - **定义与决策阶段**: 发现问题、提出建议、研究批准项目建议书、可行性研究、项目决策。 - **计划与设计阶段**: 明确限制条件、设计项目计划目标、编制项目计划、项目工作发包。 - **完工与交付阶段**: 初步确认工作、项目验收、交付工作、善后处理。 #### 二、工程项目评价 **2.1 工程项目评价分类** - **按时间**: 前评价、中评价和后评价。 - **前评价**: 在项目建议书和可行性研究阶段进行。 - **后评价**: 项目运行一段时间后的全面评估。 - **按内容**: 技术评价、经济评价和社会影响分析。 - **技术评价**: 关注技术的先进性和可靠性等。 - **经济评价**: 包括财务分析和国民经济效益评估。 - **社会影响分析**: 分析项目对民众生活的影响。 - **按方法**: 定性评价、定量评价、静态评估与动态评估。 - **按范围**: 局部评估和全局评估。 **2.2 工程项目经济评价基本原则** - **技术与经济相结合**: 考虑技术和经济的双重影响。 - **财务分析与国民经济分析结合使用**: 从投资主体角度出发进行经济效益分析,同时考虑国家整体资源合理配置。 - **财务分析**: 投资主体角度对项目的经济效益评估。 - **国民经济分析**: 国家层面考虑项目对于资源配置的影响。 以上知识点详细阐述了工程经济学中关于工程项目的基础概念、特征、分类以及评价的相关理论。这些内容对于理解工程项目管理的核心理念至关重要,也是进行项目评估和决策的重要依据。
  • 强化详解
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