1 情感分析与数据集
情感分析(sentiment analysis):研究人们在文本中 (如产品评论、博客评论和论坛讨论等)“隐藏”的情绪
常见应用领域
- 政治(如公众对政策的情绪分析)
- 金融(如市场情绪分析)
- 营销(如产品研究和品牌管理)
情感分析采用的示例数据集是电影评价数据集
基于PyTorch的情感分析数据读取与预处理:
import os
import torch
fr
情感分析(sentiment analysis):研究人们在文本中 (如产品评论、博客评论和论坛讨论等)“隐藏”的情绪
常见应用领域
情感分析采用的示例数据集是电影评价数据集
基于PyTorch的情感分析数据读取与预处理:
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import torch
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本试题内容摘自2016年在 学堂在线 报名的课程《财务分析与决策》,内容可能存在过时
本文内容请勿用于商业用途,对课程有付费意愿的同学可报名最新课程内容
(60/60 分数)
1、 下列项目中,引起负债有增有减的经济业务是:
2
企业要赚钱,创造更高的投资回报。
而投资回报决定于效益和效率两个方面:
财务分析的方法如何应用在实际的工作中?
第九周的课程将主要讨论现金流量表(Cash flow statement)的分析
企业在经营、投资、融资活动当中的现金流入流出情况如下图所示:
经营、投资、融资活动中的八种可能的现金流状态:
_
经营、投资、融资活动中的八种可能的现金流状态,每一种的现金流状态说明:
第1种状态:
Ctrl-Enter
: 运行本单元Ctrl-/
:注释整行/撤销注释(仅代码状态有效)Tab
: 代码补全或缩进Shift-Tab
: 提示(输出帮助信息,部分函数、类、方法等会显示其定义原型,如果在其后加 ?
再运行会显示更加详细的帮助)更多快捷键及其说明可参阅5 快捷键
可以自行打开Jupyter Notebook在非编辑模式下,按H
键查看所有快捷键
%matplotlib inline # 设定画图结果的自动
任意两个不同的 one-hot(独热)向量余弦相似度为0:无法编码词的相似性
两个经典的word2vec模型:skip-gram和CBOW
细节可参阅:1_study/DeepLearning/基础神经网络/词嵌入表示 Embeddings#word2vec
在最优化问题的求解过程中常利用到函数梯度及其高阶信息
牛顿法(Newton's method)又称为牛顿-拉弗森方法(Newton-Raphson method)
牛顿法借助泰勒级数的低阶展开,寻找方程$f(x)=0$的根(因此也被称为切线法)
牛顿法计算步骤:
回顾上一节的核心内容:
好企业的核心在于会”赚钱“,举例说明:
假设某公司的销售收入(营业收入)和净利润的表现如下:
由公式 净利润率=净利润/收入 可知,公司在08年的净利润率约为17%(还不错)
投资资本回报率是描述投资回报的一个指标(用于衡量投出资金