初中数学常用几何模型及构造方法大全掌握它轻松搞定压轴题!建议收藏!!

  原标题:初中数学常用几何模型及构造方法大全,掌握它轻松搞定压轴题!建议收藏!!

  几何是初中数学中非常重要的内容,一般会在压轴题中进行考察,而掌握几何模型能够为考试节省不少时间。小编今天为大家整理了几何模型的变换,一起来看看~!!

  说明:以角平分线为轴在角两边进行截长补短或者作边的垂线,形成对称全等。两边进行边或者角的等量代换,产生联系。垂直也可以做为轴进行对称全等。

  说明:上图依次是45°、30°、22.5°、15°及有一个角是30°直角三角形的对称(翻折),翻折成正方形或者等腰直角三角形、等边三角形、对称全等。

  说明:旋转半角的特征是相邻等线段所成角含一个二分之一角,通过旋转将另外两个和为二分之一的角拼接在一起,成对称全等。

  说明:旋转中所成的全等三角形,第三边所成的角是一个经常考察的内容。通过“8”字模型可以证明。

  说明:模型变形主要是两个正多边形或者等腰三角形的夹角的变化,另外是等腰直角三角形与正方形的混用。博狗pk10官网

  当遇到复杂图形找不到旋转全等时,先找两个正多边形或者等腰三角形的公共顶点,围绕公共顶点找到两组相邻等线段,分组组成三角形证全等。

  说明:两个正方形、两个等腰直角三角形或者一个正方形一个等腰直角三角形及两个图形顶点连线的中点,证明另外两个顶点与中点所成图形为等腰直角三角形。证明方法是倍长所要证等腰直角三角形的一直角边,转化成要证明的等腰直角三角形和已知的等腰直角三角形(或者正方形)公旋转顶点,通过证明旋转全等三角形证明倍长后的大三角形为等腰直角三角形从而得证。博狗pk10官网

  说明:找到与所要求最值相关成三角形的两个定长线段,定长线段的和为最大值,定长线段的差为最小值。

  说明:两个等腰直角三角形成旋转全等,两个有一个角是300角的直角三角形成旋转相似。

  推广:两个任意相似三角形旋转成一定角度,成旋转相似。第三边所成夹角符合旋转“8”字的规律。

  说明:注意边和角的对应,博狗pk10官网相等线段或者相等比值在证明相似中起到通过等量代换来构造相似三角形的作用。

  说明:(1)三垂直到一线三等角的演变,三等角以30度、45度、博狗pk10官网60度形式出现的居多。博狗pk10官网

  (2)内外角平分线定理到射影定理的演变,注意之间的相同与不同之处。另外,相似、射影定理、相交弦定理(可以推广到圆幂定理)之间的比值可以转换成乘积,通过等线段、等比值、等乘积进行代换,进行证明得到需要的结论。

  说明:相似证明中最常用的辅助线是做平行,根据题目的条件或者结论的比值来做相应的平行线。

中国电子政务网

  双层互动决策模型是政策前台的制度环境、政策后台的博弈局面(社会网络)和界面的互动结构(互动过滤系统)共同作用的过程。实践证明,双层互动决策模型是一种在现实条件下行之有效的决策模型,赛车pk10开奖直播,应得到积极的推广和发展。

  十多年来,为推进决策的民主化、科学化,使公共政策更好地反映公众的愿望和需求,政府作出了不懈的努力,形成了反映时代特征、遵循决策规律的双层互动决策模型。双层互动决策模型是政策前台的制度环境、政策后台的博弈局面(社会网络)和界面的互动结构(互动过滤系统)共同作用的过程。这种决策模型在新医改、延迟退休、全面二孩、养老保险以及正在进行的个税改革等重大决策中得到有效运用,并取得了良好效果。深入总结双层互动决策模型的运行规律,对决策理论的不断发展以及公共政策的优化,都具有重要的理论价值和实践价值。

  决策模型离不开它所依存的内部和外部环境。近年来,我国的决策环境发生的变化为双层互动决策模型的形成提供了现实土壤。

  与西方国家的公共决策相比,我国公共决策有着自身鲜明的特色。政府既是决策主体,又是具体负责政策执行和修改的主体。随着政府体制改革的推进,人大作为权力机关的作用开始逐步加强,而政府在公共决策过程中仍然发挥着一定的作用。同时,政府拥有一批高素质的决策队伍,县处级以上官员接受高等教育的比例较高,知识结构更加健全、眼界更加开放。上述特征,为政府主导的互动决策模型奠定了组织基础。

  我国公共决策的一个新特征是利益群体政策影响力逐渐扩大。改革开放以来,随着经济市场化进程的推进,在社会利益分化与重组的过程中,私营企业主、个体户、自由职业人员等新的利益群体逐步形成。不同利益群体利用各自的优势,在公共决策过程中发挥的作用越来越突出。因此,分析公共政策主体不能忽略利益群体的影响。

  此外,互联网技术的不断发展,使决策参与各方能够更加快速、有效地互动。特别是随着自媒体的不断发展,各级政府通过开设官方微博、微信公众号、电子政府栏目等,能够更快、更多地获取决策所需的信息,也能更好地贴近群众。

  作为政策前台的政府部门是政策过程的核心,承担着把有效的利益要求转换为权威性公共政策的功能。比如,政府在统筹考虑城镇居民人均基本消费支出、每个就业者平均负担的人数、居民消费价格指数等因素后,最终将个税起征点确定为5000元。在当前组织体系中,中国的执政理念、基本路线、方针、政策对公共决策走向会产生决定性的影响。政策风格会影响公共政策方案、策略的选择。公共政策价值导向是核心,它决定着政策者的信仰、偏好,对决策活动的全过程也会产生影响。

  双层互动决策模型的主线是政策协商。这一模型不仅鼓励各方充分表达自身或自身群体的政策诉求,而且鼓励社会多元力量就政策问题的界定、政策议程的设置、具体政策方案的拟定等展开政策协商、利益博弈,从而形成政策共识。政策协商主要发生在政策后台的社会网络。在新医改中,政府官员、媒体、学术界、企业界、利益集团、思想库都在政策过程的各个阶段围绕医改目标、医改方案等展开协商。社会网络中行为者的博弈状况和行为选择在一定程度上决定政策的微观走向,而行动者的网络位置、权力对比状况、资源禀赋等则是决定其政策影响力的重要因素。

  推动公众参与是决策者掌握决策信息、把握并满足公众政策需求的手段之一,但是可能产生过度参与或无序参与带来的预算、北京pk10计划软件。时间耗费以及削弱政府权威等问题。双层互动决策模型通过互动过滤解决这一问题,即社会网络的政策诉求能否到达并得到体认,受到互动结构中过滤的影响。其中,过滤因子主要有政府治理过程的开放程度、政府的政策取向、政策参与者的“嵌入性”程度等。

  政策合法性是双层互动决策模型的旨归。政策过程可能会出现缺乏动力、实质合法性不足等问题,而社会网络的政策过程则可能缺失形式合法性。因此,政策过程需要展开两者的有效互动,以完成政策合法性的建构。为了进一步优化政策方案,强化政策的实质合法性,政府常常向社会网络广泛征求意见。中国人大网显示,最近的个人所得税法修正案(草案)向公众征求意见逾13万条。而社会网络的政策诉求需要得到体认才能成为合法性政策。

  双层互动决策模型经过了十多年的探索和实践,为一些社会政策决策提供了有效的解释框架,具有较高的时代价值。

  双层互动决策是在决策层面贯彻以人民为中心的生动实践。在正式决策前,政府机构全方位地听取公众的意见、需求,促进政策辩论,凝聚政策共识。这充分体现了把公众作为决策过程的主体,把满足公众的政策需求作为决策的出发点和落脚点。通过对公众参与的积极引导,在充分发扬民主的基础上形成具有最大公约数的公共政策。同时,通过与社会网络的良性互动,公众参与贯穿于政策活动的全过程,使公众真正成为公共决策的参与者、评判者。

  为有效解释我国公共决策的实践,学者们在研究西方决策理论的基础上提出了不同的决策模型。例如,“上下来去”的政策制定模型、基于中层理论的政策过程分析框架、公共政策议程设置解释模型、共识决策解释框架等。这些理论模型对政府在公共决策层面的决定性作用保持了高度关注,同时也充分注意到了决策参与者的行为对决策的影响。而双层互动决策模型除了关注以上两方面,还把两者的互动关系看作影响公共政策过程的关键变量。这不仅为公共决策过程提供解释框架,也为发展具有中国特色的决策理论提供一个新的理论视角。

  决策民主要求政府在决策过程中鼓励公众参与公共事务,而过度、无效的公众参与又可能损害政府效率、降低政策质量。双层互动决策模型为解决这一问题探寻了一条可行路径。为确保决策科学化,在政策议案进行表决前,政府进行广泛的意见征求、调研讨论和协商,尽可能收集决策所需信息。而在公众参与成熟度不高的情形下,运用互动过滤把那些过度的、无效的公众参与过滤掉。这样,使有效的公众参与及时被吸纳,积极防范多元治理中无序化、碎片化的出现。这种以有限吸纳为特征的决策模型有利于在政府决策和公众参与之间达成有效平衡,实现决策民主化与科学化的统一。

  实践证明,双层互动决策模型是一种在现实条件下行之有效的决策模型,应得到积极的推广和发展。当然,它还存在一些问题,例如,未能有效解决政策参与意愿不强、政策博弈力量不均衡等问题,需要在实践中不断发展完善。

Mobvista发布一站式全链路机器学习平台MindAlpha

  发布一站式全链路机器学习平台MindAlpha。Mobvista是全球领先的技术平台,为全球应用开发者提供移动广告及移动数据分析服务,目前已建立起海外覆盖FB/Google之外超3万个独立媒体的流量矩阵,广告+统计SDK覆盖3.3亿日独立设备;涉及从移动应用安装前到安装后全生命周期用户行为的海量数据覆盖。

  MindAlpha平台功能覆盖了广告、搜索、推荐等互联网核心业务对机器学习平台的各方面需求,包括大规模实时数据流和高效特征工程框架,百亿特征、千亿样本的大规模复杂模型训练框架,以及海量请求的高性能低延迟的在线预测框架。

  MindAlpha平台构建于超大规模分布式计算平台之上,包含了与开源生态兼容的云端部署的分布式集群,通过自主研发的多种计算、服务框架,构建了大数据计算服务、分布式机器学习服务以及在线实时预测、评估以及实时数据服务。整体的计算平台架构如下图所示:

  其中MindAlpha提供的一站式机器学习服务是整个计算平台最为核心的功能,MindAlpha具体的架构如下图所示:

  MindAlpha平台提供的一站式机器学习服务完整覆盖了:数据流接入、特征生成、模型训练、线上预测、在线评估、在线学习的全周期流程。MindAlpha集成了多个大规模离散特征在线学习算法,经历了每天百亿PV、十亿UV量级的实际业务考验,开箱即用。同时也能够支持快速算法原型的开发验证,以及模型生产部署的无缝对接。

  MindAlpha平台采用了Cloud Native设计,通过强大的资源弹性伸缩功能保证了大规模的计算能力和成本的平衡,能够方便企业进行公、私有云的快速弹性部署,充分体现了AI as a Service的强大服务能力。下面分别介绍MindAlpha一站式机器学习平台的核心重点模块。

  数据流和特征工程是算法训练的基础。高效的数据回流能力保证了模型训练样本生成的时效性,百亿规模的特征工程生成能力保证了样本对真实问题空间的匹配程度,从而进一步保证模型的准确度。

  1)在线回流特征和离线特征相结合。MindAlpha平台支持大量不同类型的在线特征,包括用户的各类实时行为统计特征等。这部分特征在离线没有对应数据,通过排序服务将这批特征回流到离线平台。而另一部分是离线特征表,包括DMP平台提供的大量设备维度特征等。

  2)大维度表抽取优化。在线上数据回流后,进行多个维度表特征抽取时,往往容易遇到的问题是离线维度表很大,而回流数据只需要取很小一部分。但是传统的MapReduce方法仍然需要扫描大维度表,导致Shuffle和Join过程非常耗时。我们通过创新地综合运用In Memory Hash和小表Broadcast等方式,使得特征抽取的流程大幅加快,能够在10分钟内完成十亿量级的日志表与百亿量级的特征表的Join操作。

  3)原始特征列式存储。算法模型的调优通常需要频繁实验不同的(原始)特征,但是不同的实验往往只有小部分特征不同。为每组实验都重新生成一份样本,会造成较大的空间浪费,同时生成多份样本也会带来较大的资源开销。我们设计了全新的列式存储方案,使得原始特征分为不同的列来存储,在训练时可以指定所需的特征列。这样所有不同的实验都可以共享同一份样本存储,只需要选择不同的特征列即可。通过这样的优化,使得小时级的样本生成只需要一份,同时回溯多天的历史数据补充特征也只需要增加相关的列即可。

  通过数据流和特征工程之后,接下来进入到模型训练的环节。对于在线广告领域,特征规模、样本规模是算法效果提升的重要基础,对于近期比较领先的Entire Space Multitask Model (ESMM)的学习范式等,模型空间还会大幅膨胀。因此,一个能够支持超大规模特征和样本的分布式机器学习训练框架是AI平台的核心组成部分。我们的分布式机器学习训练框架采用了底层分布式框架和上层算法框架分离的架构,主要原因是不同的算法在优化迭代的模式上有很多区别,同时算法与业务、特征等也有一定的耦合。北京pk10计划软件单纯引入TensorFlow等DL框架并不能满足多样化的算法开发需求。具体来说整体架构可以分为两层:

  1)第一层是一个大规模的Parameter Server框架。从架构上看和经典的PS架构类似。不同点是我们提供了通用的批量KV存取功能,并能够方便上层灵活定制Server端的存储对象格式。PS架构的横向扩展性使得我们能够高效地支撑百亿特征规模和千亿样本规模。

  2)第二层是算法框架和算法组件。在这一层,我们有针对广告业务专门设计的若干个大规模稀疏特征在线算法,也能够无缝对接MXNet、PyTorch等深度学习框架。通过这样的层次切分,不同算法实验也可以共享特征组合、离散化等公共模块,同时又能够深度定制自身的算法逻辑,提高了算法开发迭代的效率。

  在线预测平台提供基于超大规模复杂模型的实时预估服务。在线预测服务对响应延迟、稳定性和模型加载时效性等都有极高的要求。对于在线广告、搜索推荐等场景来说,通常要求每个请求的预测时间控制在10~100毫秒之间。除了极低的延迟要求,在线预测服务还需要能够动态加载模型,并能够根据实验流量的自动感知并调整不同模型的负载能力。总体架构图如下图所示:

  预测框架封装了通信、北京pk10计划软件预测请求的序列化及线程调度等底层细节,并与离线的特征表达、模型描述无缝对接。以便应用算法同学专注于算法开发,避免重复代码引起在线、离线不一致的问题。预测框架和算法分层独立,方便两部分独立迭代演化。下面是MindAlpha的在线预测平台的一些重要特性:

  1)基于协程的异步编程API。通过使用Sharded Stackless Coroutine的设计,预测服务能够充分利用多CPU核心进行线性扩展。预测过程需要从实时模型服务、实时特征服务等多个数据源获取数据,支持异步调用使得我们可以并发地发出请求,减少等待。

  2)横向、纵向自动扩展的模型服务。模型服务是预测平台的一个组件,它也是一个参数服务器(Parameter Server),将每一份模型拆分成多个分片,使得模型规模不会受到单机内存容量的限制。预测算法根据输入样本从模型服务拉取需要的参数取值。通过拆出独立的模型服务,我们降低了单机的内存消耗,并可通过增加机器数量支持更大的模型规模。由于预测框架具有独立的通信和计算线程,并支持异步调用,拆出独立的模型服务并未导致预测请求的处理效率降低。同时,每一份模型还可以进一步同时提供多个replica,通过增加资源的方式线性增加服务能力。模型预测服务充分利用了云端资源动态扩展的功能,通过对各个模型调用频率负载的动态感知进行实时扩缩容,在保证线上预测高性能、低延迟的同时也有效控制了成本。

  3)创新的模型文件格式。模型服务中的参数服务器是只读的,北京pk10计划软件我们设计了高效的模型磁盘数据文件格式,支持矩阵、向量和更复杂的哈希表的编码,并支持用内存映射文件的方式高效地加载模型。使用时,我们先在线下对表和文本格式的模型进行预处理,将其编码为我们自定义的磁盘数据文件格式,在此过程中哈希表中字符串 key 被转为其 uint64 哈希码,北京pk10计划软件数值也从文本格式转为二进制,减小了磁盘空间需求。

  4)基于磁盘映射文件的模型加载机制。加载模型时,我们使用磁盘映射文件,模型可瞬间切换,无须一次性执行全部磁盘 IO,也无数据格式转换的过程,使得模型切换延迟极短。模型中实际用到的部分会根据需要由操作系统负责再实时加载需要的内存页,负载是均摊的,且模型中的低频部分可由系统自动换出物理内存。通过这种技术,我们实现了模型线下预处理、线上一键加载切换,减少了模型加载时间,降低了内存和磁盘空间消耗。

  MindAlpha平台提供了成熟的算法组件,包括经典的FTRL、XNN、RL算法模型等;同时针对搜索、推荐、广告的领域的超大规模离散特征和数据的特点做了针对性优化,做到了开箱即用,直接服务于线上业务。在广告业务领域,MindAlpha能够支持CPM、CPC、CPE、CPI等多种类型的广告业务的个性化排序。以常用FTRL模型为例,MindAlpha平台提供了直接支持特征组合后样本进行训练的功能,对CTR、CVR、IVR等指标进行建模,并与在线预测服务无缝打通,省去特征编码、解码的步骤,直接将特征规模提升到百亿级。

  MindAlpha平台在服务于集团发展的过程中,赛车pk10开奖直播。贴合不同业务场景的特点,借助自身的强大数据处理能力、大规模分布式训练框架和高性能在线预测平台,分阶段自研了多个行业领先的算法模型组件,包括ESSM、DF-ESMM、DF-ESMM-DNN、DRL等。平台总的算法模型组件框架如下图示意:

  Online Learning的求解框架,首先假设在特征空间内,Label分布随时间变化平稳;但在移动展示广告的场景中,经常存在转化数据的滞后性,引起Label在特征空间分布的剧烈波动,严重影响模型效果。应对这个问题,引入转化延迟(DF: Delay Feedback)模型。

  在CTR模型和CVR模型未考虑延迟反馈的部分,分别使用DNN建模,共享Embedding层参数。

  除了传统的深度学习和在线学习体系,我们还尝试使用最新的深度强化学习体系对我们的程序化广告投放引擎进行建模。具体来讲,我们将广告投放引擎看作智能体(Agent),把设备用户看作环境(Environment),则广告的投放问题可以被视为典型的顺序决策问题。Agent每一次排序策略的选择可以看成一次试错(Trial-and-Error),把用户的反馈:点击/安装等作为从环境获得的奖赏。在这种反复不断地试错过程中,Agent将逐步学习到最优的排序策略,最大化累计奖赏。而这种在与环境交互的过程中进行试错的学习,正是强化学习(Reinforcement Learning,RL)的根本思想。通过这种方式,我们的广告投放引擎能逐步进化,实现平台广告收益的累积最大化。类似的方式也可以无缝对接到其他互联网业务如个性化推荐、搜索等的建模优化。

  MindAlpha平台构建了面向大规模互联网核心业务的人工智能一站式服务平台,奠定了企业级AI应用的基础。通过多种云端部署方案快速搭建,开箱即用,高效服务于在线业务。目前基于MindAlpha平台的一站式服务体系,已支持了Mobvista多个在线业务的服务体系,包括:海量中部媒体的程序化投放,头部大媒体的智能化投放,以及传统网盟业务的反作弊算法体系等。

  事实上,我们能清晰地看到各个行业各个维度对AI的诉求都是非常之大的。MindAlpha后续也会考虑对外直接提供AI服务,在科技巨头之外,为行业的中小公司提供一种新的AI服务选择。Mobvista集团算法科学家陈绪(前阿里XPS机器学习平台负责人)表示,MindAlpha是为大规模互联网业务而生,全流程一站式的企业级人工智能平台,其技术架构已经达到甚至领先于一线大型互联网公司,代表着业内领先的一流水准。

  高速发展中的汇量科技,未来会遇到更多挑战性的业务问题,MindAlpha平台也会在伴随上层业务的发展过程中不断地推进和演化。AI as aService会是平台持续发展过程中的坚定理念。

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手把手教你用Python实现自动特征工程赛车pk10开奖直播

  任何参与过机器学习比赛的人,都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性,它决定了你在比赛排行榜中的位置。

  特征工程具有强大的潜力,但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程。Prateek Joshi,是一名数据科学家,花了不少时间研究多种特征,并从不同角度分析其可行性。

  下面会使用Python特征工程库Featuretools来实现这个任务。在讨论之前,我们先介绍特征工程的基本组成,再用直观例子来理解它们,最后把自动特征工程应用到BigMart Sales数据集中验证实际效果。

  在机器学习中,特征可以描述为解释现象发生的一组特点。当这些特点转换为一些可测量的形式时,它们就称作特征。

  例如,在一个学生列表中,包含每个学生的姓名name、学习小时数study_hours、智商IQ和先前考试的总分数marks。现在给你一个新学生,他的信息只有学习小时数和智商,他的总分数缺失,你需要来估计他可能的分数值。

  在这里,你要使用智商值和学习小时数构建预测模型来估计这些缺失值。因此,智商值和学习小时数称作这个模型的特征。

  下面是一个样本数据,包括每个项目的详细信息,如它们的重量Item_Weight和价格Item_Price。

  现在,我们可以使用重量和价格创建新特征,于是创建了一个名为Price_per_Weight的特征,它指的是物品的单位质量价格。这个过程叫做特征工程。

  这只是利用已有特征创建新特征的一个简单示例,而在实际应用中,当特征数量较多时,特征工程可能会变得相当复杂和繁琐。pk10三码必中冠军计划

  下面是另一个例子。在经典的Titanic数据集中,有个特征为乘客姓名,下面是这个数据集中的一些名字:

  实际上,这些姓名可以分解为其他有意义的特征。比如,我们把相似称号提取并分到单个类别。下面是乘客姓名中各个称号的对应频率。

  因此,这就是我们借助特征工程来提取有用信息的过程,甚至能从最初看起来毫无意义的乘客名称中提取特征。

  如果能创建新特征来帮助向模型提供有关目标变量的更多信息,那么它的性能将会提升。因此,当数据集中没有足够有用特征时,我们必须依靠特征工程。

  在Kaggle竞赛“自行车共享需求预测(Bike Sharing Demand Prediction)”中,参与者被要求根据历史模式(包括使用情况,及对应的天气、时间和其他数据)来预测华盛顿地区的租赁需求。

  在一篇获胜者分享中也提到,智能特征工程有助于提高模型性能。他创建的一些特征如下:

  创建这样特征并非一件容易的事,它需要大量的头脑风暴和广泛的数据探索。但是,并非所有人都擅长特征工程,因为无法通过阅读书籍或观看教程学到这些东西。这就是特征工程也被称为艺术的原因。如果你擅长它,那么你在竞赛中占据较大优势。

  分析上面的两张图片,左图展示了20世纪初一群人在组装汽车,右图展示了如今机器人在做着同样工作。自动化任何流程都有可能使其更加高效且节约成本。同样地,特征工程可以并且已经在机器学习中实现自动化。

  构建机器学习模型通常是一个艰苦且乏味的过程。它涉及多个步骤,因此如果我们能够自动执行一定比例的特征工程任务,那么数据科学家或工程师可以专注于模型的其他方面。

  我们已经了解自动特征工程十分有用,那你可能会问,该如何把它应用到模型中?别担心,已经有一个很好的Python工具库解决了这个问题,那就是Featuretools。

  Featuretools是一个用于执行自动特征工程的开源库,旨在快速推进特征生成过程,从而有更多时间专注于机器学习模型构建的其他方面。

  实体可看作是Pandas中数据帧的表征,多个实体的集合称为实体集Entityset。

  深度特征合成(DFS)与深度学习无关。作为一种特征工程方法,它实际上是Featuretools库的核心。它支持从单个数据帧和多个数据帧中创建新特征。

  DFS通过把特征基元应用于实体集中的实体关系来创建特征。这些基元经常被用来手动生成特征,比如,赛车pk10开奖直播,基元“mean”可在聚合级别找到变量均值。

  千看不如一练,熟悉Featuretools的最佳方法是多在数据集中尝试。因此,我们会在下部分使用BigMart Sales数据集来巩固概念。

  BigMart Sales数据集面临的挑战是建立一个预测模型来估算某个商店中每种产品的销售额。这将有助于BigMart决策者寻找每个产品或商店的特性,这对提高整体销售额起着关键作用。在给定数据集中,包括10个商店中的1559种产品。

  这里不会涉及过多预处理操作,因为本文的主要目的是介绍Featuretools。

  Item_Fat_Content似乎只包含两个类别,即“低脂”和“常规”,未涉及到“冗余”类别,所以我们把它转换成二进制变量。

  对于数据集,必须具有唯一标识符特征,但是我们的数据集目前还没有。因此,我们要为这个组合数据集创建唯一ID。你可能会注意到,数据集中有两个ID,一个用于item,另一个用于outlet。因此,对这两者简单相加会得到一个唯一ID。

  要注意,由于不再需要,我删除了特征Item_Identifier。但是,pk10三码必中冠军计划我保留了特征Outlet_Identifier,因为我稍后还要用到它。

  接着,我们要创建一个实体集EntitySet。实体集是一种包含多个数据帧及其之间关系的结构。那么,我们创建一个EntitySet并添加数据帧组合。

  如上所示,它包含两个实体,为bigmart和outlet。这两个表之间也形成了一种关系,用Outlet_Identifier连接。这种关系将在生成新特征中发挥关键作用。

  现在我们要使用DFS来自动创建新特征。上面提到,DFS使用特征基元和实体集中给出的多个表来创建特征。

  target_entity只是创建新特征的实体ID,这种情况下为实体“bigmart”。参数max_depth控制着通过堆叠基元生成的要素复杂性。参数n_jobs通过使用多个内核来辅助并行特征计算。

  DFS在这么短的时间内创建了29个新特征,而手动操作需要更长时间。如果数据集包含多个相互关联的表,Featuretools仍然有效。在这种情况下,你不必对表进行标准化,因为多个表已经可用。

  这个数据帧存在一个问题,即未正确排序。我们必须根据combi数据帧中的id变量对其进行排序。

  现在该验证这些生成特征的效果了。我们将使用它们来构建模型并预测Item_Outlet_Sales值。由于最终数据feature_matrix具有多个分类特征,因此我决定使用CatBoost算法。它可以直接使用分类特征,并且本质上是可扩展的。有关CatBoost的更多内容可阅读这篇文章:

  CatBoost要求所有分类变量都使用字符串格式。因此,我们首先将数据中的分类变量转换为字符串:

  这个模型在公共排行榜上的得分为1155.12。在没有任何特征工程的情况下,在验证集和公共排行榜上的得分大约分别为1103和1183。因此,Featuretools创建的特征不只是随机特征,它们非常有价值和有效果。最重要的是,它在特征工程中节省的时间是令人难以置信的。

  让数据科学模型具有可解释性是执行机器学习中一个很重要的方面。Featuretools生成的特征甚至能很容易地解释给非技术人员,因为它们是基于容易理解的基元构建的。

  这使得那些不是机器学习专家的使用者能够在他们的专业领域中理解和应用这个方法。

  Featuretools库真正地改变了机器学习的游戏规则。虽然它在工业领域的应用还十分有限,但是它在机器学习竞赛中很快地受到大家的欢迎。博狗pk10官网,它能在构建机器学习模型中节省很多时间,且产生的特征很有效果,这也是我想把Featuretools介绍给大家的原因。

pk10三码必中冠军计划谷歌机器学习:模型训练、特征工程和算法选择

  从概念上讲:给定(训练)数据,发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。博狗pk10官网

  示例:对聚类流服务用户进行分组,对这些组以及某个视频在这些组中的受欢迎程度进行分析。

  个性化服务(为每个用户提供量身定制的独特的体验),可以最大限度地提高参与度和收入

  Scale:用完整的数据训练;改进特征(特征工程);尝试不同的算法(模型选择)

  在概念上,特征工程是将原始数据(日志,产品购买的历史记录或上网行为等)转换成可以由学习算法在训练和预测中使用的矢量(vector)的过程。

  决定你想要获得的洞察力(例如,我们想训练一个模型,为用户听歌提供推荐)。

  决定如何建模(有许多方法!) .例如,建一个分类模型,给定用户和歌曲,模型将返回用户是否会对这首歌感兴趣的结果。或者我们有一个歌曲列表,把它给模型运行,模型将显示它认为用户可能会喜欢的歌曲。

  考虑可能相关的要素:用户年龄(可能相关?); 用户名和电子邮件地址(完全无关); 用户位置(可能相关?);用户收听歌曲的历史记录(相关)。用户之前听过的歌曲的类型(乡村,摇滚,流行等)(非常相关)

  为用户创建训练实例,u(u,si)(1 – 收听)和(u,sj)(0 – 没有收听)

  你最关心的是什么?是“没有假正(false positives)”吗?还是整体的预测准确度?

  将你关心的问题表达为一个可计算的指标,确保该指标与你关心的内容直接相关。

  此指标可用于:选择模型;在部署之前测试模型;对模型或数据进行细化(例如添加更多特征)。

  分类:逻辑回归,感知器算法,AdaBoost,SVM(线性内核为大量数据,RBF为小数据),pk10三码必中冠军计划随机森林

  确保在对不同数据集进行模型选择之后评估最终性能指标(例如,不要使用相同的数据集来选择模型)

  如果你对深度学习有基本的了解:什么是架构选择?(多少层?完全连接还是不完全链接?等等); 如何防止过拟合?

  ML模型具有超参数:这些是在训练开始之前就已经固定并且影响训练过程和复杂性的参数。

  训练:获取数据(可能还需要存储数据);特征提取和数据标记; 拟合模型; 测试模型/选择模型;存储模型

  预测:获取实时数据;从中提取特征;检索模型;在新数据上使用模型进行预测;根据预测执行

  训练数据存储在哪里?数据库? 云?需要存储特征和标记吗?还是在训练时再提取特征和标记?

  - 是否有资源在云中设置一个完整的ML云 pipeline(DIY方法)?

  动手实践:选择存储工具(如 Google Cloud,Amazon 等);为存储数据、训练和预测编码;可以使用开源框架(liblinear,Weka,Tensorflow 等)或自己的实现模型;

  优点:可能成本更低(只需为聚类使用/数据存储付费);非常灵活;流行的框架有强大的社区支持

  ML即服务(ML as a service):预构建全栈解决方案(使用堆栈轻松训练和部署模型)

  特点:较少参与;不同组件无缝工作(存储,聚类,训练和预测等);可能不是很灵活

  非常灵活:使用预定义的、构建神经网络常用的组件;可以根据特定的计算需求写你自己所需的图

  谷歌云机器学习的深度学习框架也用于驱动 Gmail、Google Photos 等产品

  如果你的模型属于以下几种,可以考虑使用预训练模型,按照使用次数收费。所有这些模型构建起来都有相当大的难度,需要深厚的研究和编程基础,这种工作还是留给专家来做更放心

  每个框架都有各自的优势,使得选择哪个框架变得越来越难以权衡。此前 Soumith 的 convnet-benchmarks ()是很不错的框架间的比较基准,但也已经很久没有更新了。

  为此,前不久 Reddit 用户 m_ke 在 Reddit 机器学习板块发起了讨论:2017 年常用深度学习开源框架的状况会是怎样?

  这个问题就像在 emacs 和 vim 之间进行选择。当前的框架在性能方面都没有什么太大的不同,没有哪个能好到你能说它比其他的都好。

  如果你想知道这些库/框架之间有何区别,可以在典型的使用案例(硬件和模型架构)上自己做基准比较。我偏好的可能仍然是 Theano,但我发现 TensorFlow 对我的任务也表现得同样好——选择 Theano 只是因为我对它更熟悉。此外,我两三天前看了下 PyTorch,看起来也非常好。

  我个人使用 Lasagne 和 Theano 做研究。它的功能完整,设计良好。我的研究领域包括 RL,CV,pk10三码必中冠军计划贝叶斯推理,Memnets 等,它对所有这些工作都表现良好,哪怕我试图实现一些非常不标准化的想法。

  我唯一的不满是 Theano 的编译时间长的令人生厌。这点能够部分得到解决,至少对合理性检查方面,通过添加一些标志例如 device = cpu。

  我也对 Pytorch 和 minPy 挺感兴趣,特别是我觉得 numpy 很好,有助于加快我的迭代速度。

  对我来说,在 Ubuntu 上安装和使用最简单的是 Neon。我是做模型的,编程和数学都是初学者。不久我写了自己的可组合容器和更高级的模型。我在示例中遇到一些bug,博狗pk10官网修复了其中一些,并且可能会在某些点提交一些 pull 请求。Neon 有一些非常好的示例,涵盖了最新的一些研究的实现。在尝试 Neon 之前,我安装过 Theano,Tensoflow 和 Keras / Tensorflow,但几乎没有使用过。我认为不考虑设置的话,在易用性上 Keras 和 Neon 差不多。

  当我开始考虑为大规模分布式训练写一点东西,我在打造自己的解决方案之前再次查看,并开始设置 mxnet。Mxnet 支持分布式训练和基于 ZMQ 的分布式KV存储,这正是我想要的。乍看之下它也像 Neon 一样可以直接使用。但在 Windows 和 Ubuntu 16.04 上设置 mxnet 简直就是噩梦,博狗pk10官网我只能放弃了对本地机器的 CUDA 支持。Amazon 上有一些预安装的示例。

  我的经验是,Neon 最容易设置,在设置模型的难度上可能类似于 Keras,pk10三码必中冠军计划并且完全适应各种任务,pk10三码必中冠军计划包括图像处理、DL 以及其他不需要分布式训练的任务。就目前来说,北京pk10计划软件,好像也是 Neon 的性能最好。

  很多人都会遇到该如何选择框架的问题,了解这些框架的基础构造有助于你更好地做出选择。

  为了向开发者提供尽量简单的接口,大部分深度学习框架通常都会将普通的概念抽象化,这可能是造成许多用户感知不到上述五点核心组件的重要原因。

  用张量表示的对象是一个深度学习框架中的核心组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进行的。几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广,通俗一点理解的话,我们可以将标量视为零阶张量,矢量视为一阶张量,那么矩阵就是二阶张量。

  举例来说,可以将任意一张RGB彩色图片表示成一个三阶张量,三个维度分别是图片的高度、宽度和色彩数据。下图如果按照RGB三原色表示,就可以拆分为三张红色、绿色和蓝色的灰度图片(见下图中间的三张不同突破),再将这张图用张量表示出来,就是最下方的那张表格。

  图中只显示了前5行、320列的数据,每个方格代表一个像素点,其中的数据[1.0, 1.0, 1.0]即为颜色。假设用[1.0, 0, 0]表示红色,[0, 1.0, 0]表示绿色,[0, 0, 1.0]表示蓝色,那么如图所示,前面5行的数据则全是白色。

  将这一定义进行扩展,我们也可以用四阶张量表示一个包含多张图片的数据集,其中的四个维度分别是:图片在数据集中的编号,图片高度、宽度,以及色彩数据。

  将各种各样的数据抽象成张量表示,然后再输入神经网络模型进行后续处理是一种非常必要且高效的策略,这样做能够统一不同类型的数据,将它们用标准的方式表现出来。此外,当数据处理完成后,还可以将张量转换为其他想要的格式。

  我们可以将神经网络视为对输入张量进行一系列运算从而实现某个目的的过程。这些运算包括简单的矩阵乘法,也可以是卷积、池化和LSTM等稍复杂的运算。而且各框架支持的张量操作通常也不尽相同,详细情况可以查看其官方文档(如下为NumPy、Theano和TensorFlow的说明文档)。

  需要指出的是,大部分的张量操作都是基于类实现的(而且是抽象类),而并不是函数(这一点可能要归功于大部分的深度学习框架都是用面向对象的编程语言实现的)。这种实现思路一方面允许开发者将各种类似的操作汇总在一起,方便组织管理。另一方面也保证了整个代码的复用性、扩展性和对外接口的统一。总体上让整个框架更灵活和易于扩展,为将来的发展预留了空间。

  有了张量和基于张量的各种操作之后,下一步就是将各种操作整合起来,输出需要的结果。

  但很可惜,随着操作种类和数量的增多,有可能引发各种意想不到的问题,包括多个操作之间应该并行还是顺次执行,如何协同各种不同的底层设备,以及如何避免各种类型的冗余操作等等。这些问题有可能拉低整个深度学习网络的运行效率或者引入不必要的Bug,而计算图正是为解决这一问题产生的。

  它包含到各种Ops实例的链接,以及操作需要输出哪个操作以及附加信息的关系。不同的框架有不同的方式实现。

  将计算图作为前后端之间的中间表可以带来良好的交互性,开发者可以将Tensor对象作为数据结构,函数/方法作为操作类型,将特定的操作类型应用于特定的数据结构,从而定义出类似MATLAB的强大建模语言。

  需要注意的是,通常情况下开发者不会将用于中间表示得到的计算图直接用于模型构造,因为这样的计算图通常包含了大量的冗余求解目标,也没有提取共享变量,因而通常都会经过依赖性剪枝、符号融合、内存共享等方法对计算图进行优化。

  目前,各个框架对于计算图的实现机制和侧重点各不相同。例如Theano和MXNet都是以隐式处理的方式在编译中由表达式向计算图过渡。而Caffe则比较直接,可以创建一个Graph对象,然后以类似Graph.Operator(xxx)的方式显示调用。

  因为计算图的引入,开发者得以从宏观上俯瞰整个神经网络的内部结构,就好像编译器可以从整个代码的角度决定如何分配寄存器那样,计算图也可以从宏观上决定代码运行时的GPU内存分配,以及分布式环境中不同底层设备间的相互协作方式。除此之外,现在也有许多深度学习框架将计算图应用于模型调试,可以实时输出当前某一操作类型的文本描述。

  拥有计算图(computational graph)的另一个好处是,学习阶段的计算梯度变得模块化,简单明了,便于计算。这要归功于chain rule,它们能让你以系统的方式计算函数组成的导数(derivatives)。正如我们所见,神经网络能够被认为是简单的非线性组合,进而产生更加综合性的函数。区分这些函数只是简单地将图形从输出返回到输入。符号微分或自动微分是一种可以在计算图中计算梯度的程序化方法。

  符号微分指的是分析性地计算导数。例如,你能得到关于梯度是什么的表示。为了使用符号微分,你只需要把Value 嵌入到导数中,然后直接使用。不幸的是,一些非线性,比如ReLU (Rectified Linear Units)在一些点是不能微分的。因此,我们以迭代方式计算梯度。由于第二种方法可以普遍使用,大多数计算图包,如计算图工具包(来实现自动微分。

  推出自己的梯度计算模块通常不是一个好主意,因为由工具包来提供显然更容易,更快速地。所以,要么有自己的计算图工具包和自动分化模块或使用外部包。

  由于每个节点处的导数必须仅相对于其相邻节点计算,所以可以将计算梯度的方法添加到类中并且可以由微分模块调用。

  使用所有上述组件,你可以拥有一个功能齐全的深度学习框架。它将能够将数据作为输入并转换为张量,以有效的方式对它们执行操作、计算梯度以学习并返回测试数据集的结果。然而,问题在于,因为你最有可能在高级语言(Java / Python / Lua)中实现它,所以你可以得到的加速 是有上限的。这是因为即使在高级语言中最简单的操作也比在低级语言中完成时花费更多的时间(CPU周期)。

  第一个是来自编译器的另一个类推。编译过程的最后一步是 Assembly中生成的特定的硬件代码。类似地,不是运行以高级语言编写的图,而是在C中生成用于网络的相应代码,并且其被编译和执行。它的代码存储在每个Ops中,并且可以在编译阶段合并在一起。通过包装器 (wrappers)(如pyCUDA和Cython)实现从低级到高级代码数据传输。

  第二种方法是使用像C ++这样的低级语言实现后端,这意味着低级语言 – 高级语言交互内部框架是与前面的方法不同的,并且可以更快,因为我们不需要每次都编译整个图。相反,我们可以使用适当的参数调用编译的方法。

  非最优行为的另一个来源来自低级语言的缓慢实现。编写高效的代码十分困难,我们更好优化了这些方法实现的库。 BLAS或基本线性代数子程序是优化矩阵运算的集合,最初用Fortran 编写。这些可以用于做非常快的矩阵(张量)操作,并且可以提供显著的加速。还有许多其他软件包,如英特尔MKL,ATLAS也执行类似的功能。你可以根据自己的偏好进行选择。

  BLAS包通常是已经优化的,其前提假设是指令将在CPU上运行。在深度学习中,情况并非如此,BLAS可能无法充分利用GPU提供的并行性。为了解决这个问题,NVIDIA发布了针对GPU优化的cuBLAS,现在包括在CUDA工具包中。最后,cuDNN是一个基于cuBLAS的功能集的库,并提供优化的神经网络特定操作,如Winograd卷积和RNN。

  因此,通过使用这些软件包就可以框架中获得显著的加速。加速在DL中十分要,这是你训练神经网络只花费四个小时而不是四天的原因。在快速变化的AI创业公司中,速度就是你能成为领跑的还是追赶别人的关键。

  现在,你已经了解了不同框架之间的相似的特性,可以更好地认识和使用一个深度学习框架。对于不仅对学会使用深度学习框架感兴趣,了解各个常用框架的内部组成和共性特征,还有助于你自己动手搭建深度框架。

  优秀的工程师/研究员不仅要知道自己该使用哪种工具,还应该知道为什么这个工具才是最好的选择。

钟裕民:双层互动决策模型的基本特征与时代价值

  作为政策前台的政府部门是政策过程的核心,承担着把有效的利益要求转换为权威性公共政策的功能。比如,政府在统筹考虑城镇居民人均基本消费支出、每个就业者平均负担的人数、居民消费价格指数等因素后,最终将个税起征点确定为5000元。在当前组织体系中,中国的执政理念、基本路线、方针、政策对公共决策走向会产生决定性的影响。政策风格会影响公共政策方案、策略的选择。公共政策价值导向是核心,pk10三码必中冠军计划它决定着政策者的信仰、偏好,对决策活动的全过程也会产生影响。

  双层互动决策模型的主线是政策协商。这一模型不仅鼓励各方充分表达自身或自身群体的政策诉求,而且鼓励社会多元力量就政策问题的界定、政策议程的设置、具体政策方案的拟定等展开政策协商、利益博弈,从而形成政策共识。政策协商主要发生在政策后台的社会网络。在新医改中,政府官员、媒体、学术界、企业界、利益集团、思想库都在政策过程的各个阶段围绕医改目标、医改方案等展开协商。社会网络中行为者的博弈状况和行为选择在一定程度上决定政策的微观走向,而行动者的网络位置、权力对比状况、北京pk10计划软件。资源禀赋等则是决定其政策影响力的重要因素。

  推动公众参与是决策者掌握决策信息、把握并满足公众政策需求的手段之一,但是可能产生过度参与或无序参与带来的预算、时间耗费以及削弱政府权威等问题。双层互动决策模型通过互动过滤解决这一问题,即社会网络的政策诉求能否到达并得到体认,受到互动结构中过滤的影响。其中,过滤因子主要有政府治理过程的开放程度、博狗pk10官网,政府的政策取向、政策参与者的“嵌入性”程度等。

  政策合法性是双层互动决策模型的旨归。政策过程可能会出现缺乏动力、实质合法性不足等问题,而社会网络的政策过程则可能缺失形式合法性。因此,政策过程需要展开两者的有效互动,以完成政策合法性的建构。为了进一步优化政策方案,强化政策的实质合法性,政府常常向社会网络广泛征求意见。中国人大网显示,最近的个人所得税法修正案(草案)向公众征求意见逾13万条。而社会网络的政策诉求需要得到体认才能成为合法性政策。

北京pk10计划软件Github 项目推荐 微软开源 MMdnn模型可在多深度学习框架间转换

  原标题:Github 项目推荐 微软开源 MMdnn,模型可在多深度学习框架间转换 雷锋网 AI

  原标题:Github 项目推荐 微软开源 MMdnn,模型可在多深度学习框架间转换

  雷锋网 AI 研习社按:近期,微软开源了 MMdnn,这是一套能让用户在不同深度学习框架间做相互操作的工具。比如,模型的转换和可视化,并且可以让模型在 Caffe、赛车pk10开奖直播。Keras、MXNet、Tensorflow、CNTK、PyTorch 和 CoreML 之间转换。雷锋网 AI 研习社将微软 Github 官网介绍编译如下,供开发者参考:

  MMdnn 中的「MM」代表模型管理,「dnn」的意思是深度神经网络。它可以将由一个框架训练的 DNN 模型转换到其他框架里,其主要的特点如下:

  整个工业界和学术界有很多现成的框架供开发人员和研究人员参考和使用,每个框架都有各自的网络结构定义和模型存储格式。框架之间的差异阻碍了模型之间的相互操作。北京pk10计划软件

  MMdnn 提供一个模型转换器,用于帮助开发者在不同框架之间通过中间格式转换模型。

  你可以使用 MMdnn 模型可视化器并且提交 IR json 文件来可视化你的模型。在运行下面的命令行之前,你需要用你最喜欢的包管理器安装 Keras、Tensorflow 和相关的请求。

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  10月10日,在“2018年第七批科技成果转化签约大会·武汉职业学院联合专场对接活动”上,武汉交通职业学院船舶与航运学院任晋宇副教授负责的《智能水面和水下机器人系列产品》与英劳股权投资基金管理(上海)有限公司成功签约;机电工程学院周向老师负责的《视觉引导的智能机器人工件分拣系统》与武汉创星汇股权投资管理有限公司成功签约,副校长梁世翔代表学校与武汉市知识产权交易所成功签订了科技成果转化战略合作协议。

  智能水面和水下机器人是船舶与航运学院任晋宇科研创新团队和二十余名学生经过三年努力共同研发出来的,经过前期的深度研发和系统设计,已完成部分样机原理设计及功能试验,具备形成产品的条件。目前拟初步转化形成“船底海蛎子清除水下机器人”、“海底管道检测机器人”、“教育竞技类机器人”、“水面环境检测无人艇”、“水下搜索滑翔机”、“仿生机器鱼”等产品,紧贴市场需求,部分产品已申请专利。

  视觉引导智能机器人工件分拣系统是机电工程学院周向老师及其团队针对上述现有机器人柔性和智能水平较低的问题,博狗pk10官网,将视觉引导应用于自动化领域,提供一种基于视觉形状模型的机器人多目标识别方法,旨在实现机器人主动识别并抓取预定目标。该成果的另一目的在于,优化特征模型库数据结构,构建更加稳定的目标识别算子,进一步改进相似性度量方法。

  科技成果转化会由武汉城市职业学院主办,武汉职业技术学院、武汉船舶职业技术学院、武汉软件工程职业学院、武汉交通职业学院参与,这也是5所武汉地区高职院校首次联合举办科技成果转化对接活动。武汉市委常委、副市长李有祥参加活动。

  副校长梁世翔教授代表学校与武汉市知识产权交易所签订科技成果转化战略合作协议

巨博狗pk10官网灾可转换债券的定价模型研究

  国务院“新国十条”明确提出要建立巨灾保险制度。目前,我国的巨灾风险分散机制主要是以再保险为主,存在着承保能力不足的突出问题。本文提出将巨灾债券与可转债相结合,形成优势互补的创新型金融产品,研究建立了巨灾可转债定价模型。在此基础上,提出推动巨灾可转换债券发展的政策建议。

  推动巨灾保险发展是保险业贯彻落实“十九大”精神,提升保险服务民生保障、深化供给侧结构性改革的重点领域。风险分散机制是巨灾保险的核心环节,目前我国巨灾保险以再保险方式为主,但受制于偿付能力的制约,承保能力难以满足国内巨灾保险市场快速发展的需要。考察欧美成熟的保险市场,也存在着承保能力不足的问题,正是在此背景下,巨灾保险证券化应运而生。

  由于巨灾证券触发条件较为特殊,与其他金融产品的风险相关性非常低,非常有利于投资者进行多样化的资产配置。因此,博狗pk10官网如何建立合理有效的定价机制,就成为巨灾可转换债券(以下简称巨灾可转债)创新成功与否的关键。巨灾可转债的价格并不是普通可转债价格与巨灾风险保费的简单加总,因为内含的巨灾损失转移机制能够显著降低发行人(保险公司)的破产违约风险,进而提升可转债的价值。这种互补效应使巨灾可转债的定价机制较为复杂,这也是本文研究的创新点所在——即将巨灾债券与可转债结合,形成优势互补的创新型金融产品。

  可转换债券具有债性和股性双重特征,债性来自于发行人按约定还本付息的义务,股性来自于内含看涨期权。巨灾可转债保留了传统可转债的股性,即允许在一定期限内将债券按照约定比例转换成公司股份。同时,对债性进行创新优化:还本付息取决于合同约定的巨灾事件是否发生以及损失程度;当巨灾发生且达到约定损失额时,支付的利息及本金按约定调减,即投资者与发行人共同分担巨灾损失。

  其中,M为巨灾可转债的价格,B为巨灾债券的价格,f为内含看涨期权价格(默认为美式期权),赛车pk10开奖直播!S为保险公司股票价格,n为转换比例。

  由于存在巨灾风险转移机制,发行人(保险公司)的风险暴露大大降低,破产违约率降低会对内含期权价格f产生影响,使巨灾可转债价格不再是两部分的简单加总。因此,合理的定价过程涉及三个环节:第一步是对传统的巨灾债券定价,第二步是保险公司根据经验数据计算优化后的破产概率,第三步将新的破产率引入内含期权价格计算中,得到修正后的转股期权价格,进而计算得到巨灾可转债的真实价值。

  根据国际经验,巨灾证券市场需要较长时间的培育期,初始阶段即便巨灾债券发行成功,也可能存在流动性不足的问题。这无疑抬高了投资者的持有成本,也增加了发行人的融资成本。因此,市场深度不够,是制约巨灾风险向资本市场转移的主要障碍。另一方面,近年来我国可转债市场发展迅猛,比如2015年就有29家上市公司发行了可转债,总发行规模为357.59亿元人民币,市场流动性良好。

  2015年,可转债市场的总成交额已达8439亿元人民币,并且成交金额与正股成交额之比为26.92%。由于发行正股的企业本身都是蓝筹股,流动性良好,因此,其可转债同样具备较好的流动性。巨灾可转债融合了巨灾债券和可转债的双重优势,能够充分借助可转债的市场深度,增强其流动性,提高了发行和流通效率。

  巨灾可转债的收益由两部分构成,一是巨灾债券的收益,驱动因子是承保范围内发生的巨灾损失与预期损失之差;二是看涨期权的收益,驱动因子是公司股票在资本市场的表现。巨灾可转债将两个弱相关的金融产品融合在一起,改善了有效性前沿,增强了对投资者的吸引力。保险公司(或再保险公司)通过巨灾可转债转移风险,增强了面对巨灾的损失承受力,公司运营更加平稳,基本面趋于稳定,有助于支持公司股价,提升期权价值。尤其在巨灾频发的年份,由于赔付率提升,保险公司(或再保险公司)亏损可能性大大增加,股价会随之下跌。在这些年份,博狗pk10官网巨灾金融产品具有很好的稳定股价作用。此时虽然巨灾债券收益率降低,但内含期权价值增加,同样可以使投资者获得较好的收益。表2反映了不同情境下,巨灾可转债的投资收益情况。

  偿付能力充足率是衡量保险公司资本实力的重要指标,随着公司业务规模扩张,对资本金的要求也水涨船高。目前,保险公司通过各种方式提升偿付能力充足率,包括增发股份、发行次级债、普通再保险、财务再保险等。其作用原理如下:

  实际资本为认可资产减去认可负债,体现当前时点的实际可支配资本金(含偿付次序劣后的资本性债务);最低资本取决于保险公司(或再保险公司)承保业务规模和面临的风险暴露。巨灾可转债是保险人将巨灾风险通过再保险形式转移给特殊目的机构(SPV),同时在投资者做出转股选择时,可以将债券本金转换为股票,起到了补充资本金的作用。因此,巨灾可转债能够同时从分母和分子两端改进偿付能力,发挥事半功倍的效果。

  巨灾风险具有低频率、高损失额特征,各家保险公司单靠自身数据积累是远远不够的,无法完成巨灾证券化产品的合理定价。为提升巨灾可转债的定价能力,建议从国家层面建立行业性巨灾数据统计机构,负责调查统计全国各地区各种巨灾发生的频率和历史损失分布情况,建立巨灾资料的数据库。数据库既要划分灾害类型,如台风、地震、洪水等,还应划分不同地区,如按照省份划分,不同省份的数据分开统计。只有建立起行业性的权威巨灾风险数据库,才能为巨灾证券化发展提供风险评估基础和定价数据来源。

  巨灾可转债到期后,投资者获得的投资回报需要依赖于保险公司自身实际巨灾理赔额或公开公布的行业性巨灾损失指数。博狗pk10官网前者存在道德风险且定损时间较长,会导致投资者迟迟无法取回本金和收益;后者能够妥善解决道德风险和时效性问题,但目前我国缺乏权威的灾害损失指数。建议由行业性巨灾数据统计机构编制发布权威的巨灾损失指数,划分不同的灾害类型和不同区域,便于在设计产品时灵活使用,以及在证券到期时快速确定本息支付额。这样就能够提升本金和利息支付的效率,从而降低巨灾可转债的发行难度。

  目前,我国分别有财产保险公司和人寿保险公司各数十家,但上市公司寥寥。只有上市保险公司发行的巨灾可转债才有充分的市场流动性,较好的流动性有助于金融产品被资本市场广泛接纳,从而降低发行难度和融资成本。因此,建议建立巨灾可转债发行的行业合作机制:鼓励非上市公司将巨灾风险通过再保险分保给上市保险公司,上市保险公司积极接受外部巨灾分保,形成规模效应,摊薄巨灾可转债的发行成本。通过这种合作机制,非上市保险公司与上市保险公司实现双赢,非上市保险公司能以较低成本转移巨灾风险,而上市保险公司依靠规模效应,也降低了巨灾可转债的发行成本。

  巨灾可转债既有巨灾风险转移功能,又有可转债的再融资功能。目前,证券监管部门对金融类上市公司的再融资持谨慎态度。对于巨灾可转债这类创新型金融产品,如果过度关注其股性和再融资功能,可能面临审批困难、发行进度缓慢等诸多监管问题。

  本质上,发行巨灾可转债是以转移巨灾风险为主要目的,可转债只是载体,只是为了增加市场深度、提升市场流动性、降低发行难度和发行成本,保险公司发行巨灾可转债并非以再融资为主要目的。因此,建议监管部门将其视为一种创新型风险管理工具,而不是再融资的手段,从而为保险公司发行巨灾可转债开辟“绿色通道”。

  王力,研究员,经济学博士,中国社会科学院研究生院博士生导师,中国保险学会常务理事,研究方向:资本市场、区域金融和风险管理。