机器学习多类监督分类方法

时间：2022-07-08 15:38:46

在具体资产配置方面，行业普遍存在以下趋势：一是根据负债特征，提高资产配置对负债的匹配度。在实务中，很多公司根据固收类资产及权益类资产的风险特征，进行匹配管理。固收资产支持现金流匹配以提升资产负债匹配程度，进而提升负债折现率；而权益类资产则满足长期负债的高收益需求，通过长期价值调整（LTA）提升负债折现率。

会计要素是指根据交易或事项的经济特征所确定的财务会计对象的基本分类。会计要素是对会计对象进行的基本分类，是会计核算对象的具体化，是对资金运动第二层次的划分。这些基本分类在会计上都有特定的含义和特征，为会计分类核算提供了基础，也为财务会计报表构筑了基本框架。会计工作就是围绕着会计要素的确认、计量、记录和报告展开的。我国《企业会计准则一一基本准则》将会计要素划分为资产、负债、所有者权益、收人、费用和利润六大类。其中，前三类属于反映财务状况的会计要素，在资产负债表中列示；后三类属于反映经营成果的会计要素，在利润表中列示。

金融负债于初始确认时分类为：以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融负债；金融资产转移不符合终止确认条件或继续涉入被转移金融资产所形成的金融负债；不属于前两种情形的财务担保合同，以及不属于第一种情形的以低于市场利率贷款的贷款承诺，以摊余成本计量的金融负债。所有的金融负债不进行重分类。

在软件开发领域，主要问题是识别所报告错误中针对安全的问题，因为其不可接受的速率，无法在客户和软件数据集上提供满意的可靠性。本文目的是提出一种新的机器学习多类监督分类方法，称为缺陷严重度分类，以克服这些挑战，使用监督人工神经网络和基于叠加的Navies-Bayes分类器。这种方法直接检查潜在的和高度描述性的特征。首先，使用自然语言编程方法对bug报告文本进行预处理。然后，通过克服数据稀疏性问题，采用N-gram进行特征提取。此外，监督人工神经网络提取相应严重性类别的显著特征模式。最后，采用基于叠加的Navies-Bayes分类器对多个缺陷严重程度类别进行分类。

行人检测就是通过图像采集设备对工作环境进行视频或图片采集，对目标图像中的行人与其他内容进行区分，简单地说就是一种单一分类问题。本文的主要工作内容是对训练集中的图像分别提取HOG特征[3]和CLBP特征[4]，通过改进的特征融合算法对提取到的特征进行融合，再使用融合后的特征训练分类器获得分类模型。应用过程中，针对不同的光照条件，使用“结构光+双目视觉相机”[5]对目标区域进行深度图像采集，使用训练好的分类器对行人目标进行检测。

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