一、机器学习的核心是什么

机器学习的核心是什么

机器学习在当今数字时代扮演着至关重要的角色。在人工智能领域中，机器学习是一种使计算机系统通过学习经验来改进性能的技术。在这种技术中，算法自动从数据中学习并提升性能，而不需要明确地对其进行编程。那么，机器学习的核心是什么呢？

机器学习的核心在于其算法。算法是机器学习的引擎，它们是模型训练和预测的关键。在机器学习中，算法根据输入的数据和标签进行训练，以调整模型参数以获得最佳性能。常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习、强化学习等。这些算法的选择和调优直接影响着机器学习模型的性能和准确性。

除了算法，数据也是机器学习的核心组成部分。数据被认为是机器学习的“燃料”，因为模型的性能取决于输入数据的质量和数量。在机器学习中，数据被用于训练模型、评估模型性能以及进行预测。因此，数据的准确性、完整性和多样性对于机器学习的成功至关重要。

另一个机器学习的核心要素是特征工程。特征工程是指从原始数据中提取、选择和转换特征，以帮助机器学习模型更好地理解数据并做出准确的预测。在特征工程中，数据科学家需要发挥创造力和专业知识，将数据转化为可供模型学习的形式。

机器学习应用领域

机器学习已经被广泛应用于各个领域，包括医疗保健、金融、零售、交通等。在医疗保健领域，机器学习被用于诊断疾病、制定治疗方案、个性化医疗等。在金融领域，机器学习被用于欺诈检测、风险评估、股市预测等。在零售领域，机器学习被用于推荐系统、库存管理、定价策略等。在交通领域，机器学习被用于交通优化、自动驾驶等。

通过机器学习，各行各业的企业和组织可以更好地理解和利用数据，提高生产效率、降低成本、提升服务质量。机器学习还可以帮助人类解决复杂的问题，推动科学技术的发展和社会的进步。

机器学习的发展趋势

随着人工智能和数据科学的快速发展，机器学习也在不断演进和完善。未来，机器学习的发展趋势可能包括以下几个方面：

• 更加智能化的算法：随着深度学习和强化学习等技术的不断发展，机器学习算法将变得更加智能化和高效。
• 自动化机器学习：自动化机器学习工具的出现将使非专业人士也能轻松应用机器学习技术。
• 跨学科融合：机器学习将与其他学科如生物学、物理学等结合，创造出更多的创新应用。
• 数据隐私和安全：随着数据泄露和隐私问题的日益严重，机器学习技术也将更加关注数据安全和隐私保护。

总的来说，机器学习作为人工智能的核心技术之一，在未来将继续深入影响我们的生活和工作。通过不断地创新和发展，机器学习将为社会带来更多的便利和机会，推动科学技术的进步，实现人类社会的可持续发展。

二、传统机器学习的核心流程

本文将探讨传统机器学习的核心流程，这是机器学习中至关重要的一部分。传统机器学习指的是那些基于数据和规则的算法，用于训练模型并进行预测。了解传统机器学习的核心流程对于想要深入了解机器学习的人来说至关重要。

数据采集与预处理

在传统机器学习的核心流程中，数据采集与预处理是首要步骤。数据是机器学习的基础，没有高质量的数据就无法训练出准确的模型。在这一阶段，需要收集数据、清洗数据、处理缺失值和异常值等工作。

特征工程

特征工程是传统机器学习的核心流程中的关键环节之一。特征工程指的是对原始数据进行转换和提取，以便于机器学习算法能够更好地理解数据。在这一阶段，需要选择合适的特征、进行特征编码、特征缩放等操作。

模型选择与训练

在传统机器学习的核心流程中，模型选择与训练是非常重要的一步。选择合适的模型能够有效地解决特定问题，并且进行模型训练是为了让模型从数据中学习规律。在这一阶段，需要根据问题的性质选择适合的模型，并对模型进行训练。

模型评估与优化

模型评估与优化是传统机器学习的核心流程中的最后一步。在这一阶段，需要评估模型的性能、调整模型的参数以及优化模型以取得更好的效果。通过不断地评估和优化模型，可以提高模型的准确性和泛化能力。

总结

对传统机器学习的核心流程有一个清晰的了解是非常重要的。数据采集与预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化是传统机器学习中的关键步骤。通过深入理解这些流程，我们可以更好地应用机器学习算法来解决实际问题。

三、机器学习需要多核心吗

机器学习需要多核心吗

随着人工智能技术的不断发展，机器学习作为其中的一个重要分支逐渐受到人们的关注和重视。在进行机器学习时，一个经常被讨论的问题是是否需要多核心来加快计算速度和提高性能。本文将探讨机器学习是否需要多核心，并对不同情况下的选择进行分析。

多核心的优势

在进行机器学习任务时，通常需要对大量数据进行处理和分析。使用多核心可以将任务分配给不同的核心进行并行计算，从而加快计算速度，提高效率。尤其是在大规模数据处理和复杂模型训练时，多核心能够更好地发挥作用，节约时间和资源，提升算法性能。

适用场景

不是所有的机器学习任务都需要多核心来支持。一些简单模型或小规模数据集可能可以在单个核心上完成，并不需要额外的多核心支持。然而，当面对大规模数据集、复杂模型或需要快速迭代训练的情况下，多核心就显得尤为重要。

选择考虑因素

在决定是否需要多核心支持时，需要考虑以下几个因素：

• 数据规模：数据量大的情况下，多核心能够更快地处理数据，提高效率。
• 模型复杂度：复杂的机器学习模型通常需要更多的计算资源来训练和优化。
• 时间要求：如果需要快速迭代训练或实时处理数据，多核心可以加快计算速度。
• 成本考虑：多核心的硬件设备和相关成本也是选择的考虑因素之一。

实际应用

从实际应用的角度来看，许多大型的机器学习项目都会使用多核心来支持模型训练和数据处理。比如在自然语言处理、图像识别、推荐系统等领域，多核心的应用已经成为提高算法性能的重要手段。

总结

综上所述，机器学习是否需要多核心取决于具体的任务需求和情况。在面对大规模数据和复杂模型时，多核心能够加快计算速度、提高效率，从而提升算法性能。然而，在一些小规模数据处理和简单模型训练的情况下，单核心也可以胜任。因此，在选择使用多核心时，需要充分考虑任务特性、数据规模和时间要求等因素，以达到最佳的性能和效果。

四、智能机器人的核心是什么？

智能机器人核心在智能，从功能上看，主要是指模拟人类或者超过人类的工作能力；从细分上看，包括智能行走机构、智能控制算法、智能决策算法、融合感知算法、高精度导航定位算法等。

机器人从设计之初，目的就是为了在部分场景下解放人的双手，让机器能替代人的部分工作。从机器人本身的发展来说，也要经历机器模拟人→机器代替人→机器超过人这三个阶段。

这个前提要注意，“部分场景下”，指的不是所有的场景。机器人能在某一个场景下代替人的工作，并不意味着能代替人的所有工作。目前的机器人技术是将机器人应用在某一个领域，解决某一个领域内的一个或者几个痛点问题。

下面解释一下机器人的三个阶段：

机器模拟人：指的是机器人模拟人完成某些工作，这个阶段一般是研发阶段。这个阶段中，机器人的工作能力一般来说是不如人的。

机器代替人：指的是机器人可以代替人完成部分工作，这个阶段一般是应用阶段。这个阶段中，机器人的工作能力一般来说是何人相当的。

机器超越人：指的是机器人能比人更好地完成部分工作，这个阶段一般是前沿研究阶段，在未来可以应用。这个阶段中，机器人的工作能力一般来说是比人要高的。

从上面三个阶段看，大家通常所说的智能机器人，应该是第三个阶段。只有超越人的能力，才可能叫智能机器人。

按照这个标准，市面上很多的机器人没法称为智能机器人，仅仅是机器人。

五、学习会计的核心是什么？

长文预警！纯干货，无广告，没时间看的可以先码住再看

谢邀，那我就来说说我的经历和感受吧，因为我是毫无基础直接上的注会，当时可能年轻有一种莫名的自信，后面在教学的过程中不断的完善总结，也有了一套思路。

1、学习不能从下往上学，要从上往下学。会计本就是很生涩，我们学习的时候喜欢去抠字眼，实际上这就跟人名一样，不需要太死抠，可以继续往后学习，然后你就发现前面纠结的点在逐步解开。很多人翻开会计书就想去百度名词解释，想去记住一切东西，结果发现每天看3页，然后自己就逐步放弃了。一定要大气的往后走。

2、学完了去做会计题目，你也会发现各种问题，题目中各种不懂的知识点，不懂的概念。这个时候也不要着急，主要原因如下：

（1）你还不熟悉会计的思路，需要一个过程去夯实，这个过程比较慢；

（2）会计的特点就是前后交叉，其实你现在不懂的点在后面就是常识。比如我们在学习第一章的会计信息质量要求里面的“实质重于形式”，经常会举例“融资租赁”，在这里我们肯定不懂，去百度了也不可能懂，唯一的方法就是假装懂了继续学习下去。

3、所谓的学习，要从上往下学，要有框架，会计尤其是注意框架。比如拿资产来说，我们可以做一个框架出来，通过比较异同，可以同时大概搞懂6-8章的内容。

4、我自己出版了一本注会的《会计》辅导书，目前还是很多人在看，我这里把前言发给你，应该对你帮助很大。

1、“实收资本”和“资本公积——资本溢价（股本溢价）”，两者都属于股东的投入。其中，资本溢价可以理解为投资者投入资本超出其注册资本份额的溢价。比如被投资单位A公司的注册资本为100万元，股东李某投入30万元以获取A公司20%的股权，而A公司注册资本的20%价值20万元，那么李某多投入的10万元就属于资本溢价。（实收资本更多的是一个“法律”概念，参与控制权比例计算的股东投入，便叫做“实收资本”；不参与控制权比例计算的股东投入，就是“资本溢价”或者“股本溢价”）

2、“其他综合收益”是我们学习会计过程中经常遇到的科目，也是最容易产生混淆的科目之一。在这里要注意，其他综合收益科目属于所有者权益表，而非利润表！换言之，“其他综合收益”变动并不影响利润表！

3、盈余公积和未分配利润属于企业每年的利润留存项，二者统称为留存收益。比如20×6年甲企业实现了净利润100万元，按照10%提取盈余公积，如果不进行利润分配，那么20×6年的“盈余公积”科目就增加了10万元，“未分配利润”科目就增加了90万元。盈余公积和留存收益的共同点是它们的来源——来源于企业在利润表中所创造的“利润”（收益），这些利润扣除了向股东的分配之后，便“留存”在了企业之中。两者之间的区别是——盈余公积是被指定了用途的利润（将来我们再来学习这些用途），不可再用于分红，而未分配利润则还可继续用于分红，或者其他用途。

二、什么是收入和费用、利得和损失

通过对前面利润表的学习，对于收入和费用、利得和损失的概念，我们可以简单总结为：

1、 收入和费用是指日常活动中所形成的各项收入以及产生的各项成本，也即是影响“营业利润”的各要素。此处请大家再将营业利润的公式默写一遍：营业利润=营业收入-营业成本-营业税金及附加-销售费用-财务费用-管理费用+公允价值变动收益+投资收益

2、利得和损失是“非日常活动”产生各项变动。即计入到“营业外收入”或者“营业外支出”的科目金额。

3、需要注意的是，根据现行会计准则规定，利得和损失分为两种：

一种是直接计入当期损益的利得和损失，

另一种是直接计入所有者权益的利得和损失。

第一种就是前面所说的“营业外收入”或者“营业外支出”；

而第二种之所以将利得和损失直接计入所有者权益，是因为某些科目的特殊性，若准则允许将其价值的变化直接计入当期损益，则会为企业操纵利润留下可乘之机。为弥补这项制度漏洞，准则规定将这些特殊科目直接计入所有者权益，如“其他综合收益”，这些特殊科目具体运用，在后面的章节中会逐步涉及。

为了让大家更直观的感受到利得和损失的两种分类之间的差别及其在考试中的重要性，此处罗列出两道真题。

注意：因为相关知识还没有详细介绍，所以这些题目同学们不会做是正常的，仅体会出题方式即可。

【例题•多选题】下列各项中，属于应计入损益的利得的有（　　）。（2012年）

A.处置固定资产产生的净收益

B.重组债务形成的债务重组收益

C.持有可供出售金融资产公允价值增加额

D.对联营企业投资的初始投资成本小于应享有投资时联营企业净资产公允价值份额的差额

【答案】ABD

【解析】

此题目虽然简单，但是也应该有分析的思路：

（1）题目的问题是“应计入损益的利得”，利得分为两种，一种是记入损益，一种是直接记入所有者权益，这里的问题是记入损益，因此这是第一个考点。

（2）具体选项到底是记入损益还是记入所有者权益，暂时还未学。这里可以不用了解太清楚。暂时只需要知道选项C，持有可供出售金融资产公允价值增加额计入其他综合收益，属于直接计入所有者权益的利得。

【例题•多选题】下列各项中，属于利得的有（　　）。

A.出租投资性房地产收取的租金

B.出售原材料取得的收入

C.处置固定资产产生的净收益

D.持有可供出售金融资产因公允价值变动产生的收益

【答案】CD

【解析】

此题目的跟上一道题的解题思路差不多：

（1）题目的问题是“属于利得的有”，因此题目并没有限定是记入损益的利得还是记入所有者权益的利得，只要是利得就应该选；

（2）具体的选项大家也还未学习，所以无需了解清楚。首先出租投资性房地产收取的租金属于日常活动利得，与投资者投入资本无关；其次，有同学在纠结出售原材料取得的收入是否也应该记入利得？其实原材料也是存货的一种，销售存货不属于利得，属于日常的营业收入

三、什么是”影响损益”

利润表也常被称为损益表，因此影响损益即为影响利润表，反之，一个事项若影响到了利润表的金额，也就影响了损益。

事实上，影响损益包括两个方面，一方面影响利润表的整体金额，另一方面影响利润表内部各个科目之间的变动，但CPA考试所涉及的题目中，影响损益即指影响利润表的整体金额，可以由下述例子说明：

【例1】假设从销售费用中转100万元进入管理费用，即销售费用减少100万元的同时管理费用增加100万元，这属于利润表内部科目之间的互相转换，而不会影响利润表的整体金额。

【例2】经过前面的学习，我们知道“其他综合收益”是属于权益表的科目，假设将“其他综合收益”转100万元进入利润表的“投资收益”时，利润表的总金额就受到了影响——利润总额增加了100万元。

第二种情况才是CPA考试中所说的“影响损益”！

【思考】

1、从“公允价值变动损益”转100万元进入“投资收益”，会影响损益吗（即会影响利润表整体金额吗）？

2、从“其他综合收益”转100万元进入“投资收益”，会影响损益吗？

四、关于“其他综合收益”，我们应该怎么理解？

前面我们了解了“其他综合收益”，也大致知道“其他综合收益”是股东权益的科目，那么对于该科目我们可以进一步了解一下：

为什么会有“其他综合收益”这个科目，既然其他综合收益也有“收益”二字，那为什么不能像“投资收益”放到利润表，是因为我们的准则制定者为了防止企业操纵利润，某些资产的流动性并不强，但是准则也要求用公允价值计量，那么如果可以随便用公允价值计量，操纵利润的空间就很大，所以准则就要求把“其他综合收益”暂时放入股东权益，以免使利润表出现异常变动。

那么既然“其他综合收益”有“收益”二字，那迟早都应该影响利润表才对，什么时候影响呢？假设某资产的公允价值波动记入“其他综合收益”，也就是暂时不记入“利润表”，那么什么时候才能够算这笔利润真正实现呢？很显然卖掉的时候才叫真正实现，所以在该类型资产卖掉的时候我们需要做一个分录：（注：分录是下一个知识点，待下一个知识点详解）

借：其他综合收益

贷：投资收益/其他业务成本（或者相反的分录）

五、“借”“贷”怎么回事？

1、“借”“贷”的意思

先看看下面这个表格，最早的资产负债表很简单，就是两边记录，左边记录人家欠我的，这些欠钱的人就是我的Debtor；右边记录“我欠人家的”，这些债主就是我的Creditor。这便是资产负债表的雏形，渐渐的，人们将名词演化成了动词，于是在左边记录就是Debit，在右边记录就是Credit。等到这种记账方法传入中国，就被翻译为了借（Debit）和贷（Credit）。所以，借、贷没有特别的含义，简单的讲，就是左边和右边，在左边记录和在右边记录的意思。

请注意：分录不需要死记硬背！初始理解时速度会稍慢，但随着时间推移、知识沉淀，慢慢就熟练了，平时学习时一边理解一遍动笔写上几遍，其效果是死记硬背远不能比的。为了帮助大家慢慢的熟悉分录，我会对某些分录进行注解，但是各位一定要注意，不管分录简单还是复杂，请勿依赖我的注解，而是应该独立思索原因，然后默写几遍，过一段时间再默写一些。

举例说明：

甲公司购入一批原材料，已经入库，价值100万元，用银行存款支付。

首先，原材料属于资产，增加了100万元，应当计入“借”；

同时，用银行存款支付，银行存款也是资产，减少100万元，应当计入“贷”。

分录为：

借：原材料 1 000 000

贷：银行存款 1 000 000

甲公司购入一批原材料，已经入库，价值100万，货款约定下一个月支付。

首先，原材料属于资产，增加计入“借”；

同时，“应付账款”属于负债科目，负债在公式右边，增加记“贷”

分录为：

借：原材料 1 000 000

贷：应付账款 1 000 000

甲公司用银行存款支付一笔广告费用50万元。

首先，广告费用属于销售费用，费用也就是成本，在公式的左边，增加计入“借”；

同时，银行存款减少了，资产的减少计入“贷”。

分录为：

借：销售费用 500 000

贷：银行存款 500 000

六、什么是“摊余成本法”

注意：所谓“摊余成本法”，这并不是会计上面很明确的一种方法，我在这里提出所谓的“摊余成本法”，希望在这里给大家树立一个基本的理念，在后面的学习过程中会多次用到。

所谓的摊余成本，通俗的含义就是“你真正欠人家多少钱”或者“人家真正欠你多少钱”！

我们先来看一个例子：

债券A的票面金额为1000元，票面利率是7%，每年付息，但若市面上正常利率水平为8%（所谓正常利率8%的意思就是投资任何其他资产都能达到8%的收益），请问你会不会花1000元去买这份利率只有7%的债券？很显然你不会。那么债券A的发行方要如何做才能售出他的债券？只能以低于1000元的价格出售才会有人买！

通过上面这个例子我们要明白两个问题：

1、票面利率和市场利率通常不相等，因为票面利率是债券发行方自行规定，而市场利率是整个市场中的真实利率。

2、票面金额与实际支付的对价通常也不相等。根据市场参与者的理性假定，当票面利率高于市场利率时，理性的发行方不会选择将债券定价为票面金额；而当票面利率低于市场利率时，理性的投资者不会选择去购买一份售价同为票面价值但收益却低于市场平均水平的债券。

紧接上面的例子，假设李某投资950元买了一份债券面值为1000元的债券A，我们来分析一下：

期初时，李某实际借给债券发行商950元；

期末时，按照市场利率计算，李某应获得950×8%=76元的投资收益；

债券A每年付息，那么期末时发行商应支付李某1000×7%=70元的利息，即发行商在期末偿还李某70元；

此时发行商实际欠李某的金额为950+950×8%-1000×7%=956元，这就是第一年年末的摊余成本。

总结上面的分析过程可以得到公式如下：

期末摊余成本=期初摊余成本×（1+实际市场利率）-当期应当收到的现金（或支付的现金）

这个公式也可以拆解开：

1、本期投资收益（或财务费用）=期初摊余成本×实际利率

2、期末摊余成本=期初摊余成本+投资收益（或财务费用）-当期应当受到的现金（或支付的现金）

【注意】

摊余成本的概念很多题目中都会遇到，在这里我们首先要形成其计算思路。

对于债券持有人来讲，每个计息期期末发行商偿还的利息均应计入到“应收利息”科目中去，即该笔利息不一定能够立刻收到，比如实际上每年1月5日才能收到上一年度的利息，这个细节对摊余成本的理解没有影响。

【例题】2014年1月1日，甲公司自证券市场购入面值总额为2 000万元的债券。购入时实际支付价款2 088.98万元。该债券发行日为2014年1月1日，系分期付息、到期还本债券，期限为5年，票面年利率为5%，实际年利率为4%，每年12月31日支付当年利息。

求2014年12月31日的摊余成本：

期初摊余成本=2088.98万元

本年应该确认的投资收益=2088.98×4%

本年收到的现金=2 000×5%=100（万元）

期末摊余成本=2088.98×（1+4%）-100=2072.54（万元）

那2015年12月31日的摊余成本呢？

你们自己计算！一定要动笔！

七、什么叫折旧，什么叫摊销，什么叫资产减值损失

1、初始买入固定资产或者无形资产时，分录为：

借：固定资产/无形资产

贷：银行存款

从上面的分录可知，固定资产或者无形资产在购入时并不影响损益，但追其根本，天下没有免费的午餐，固定资产或者无形资产作为经营活动所必备的资源，是要计算其使用成本的，那么通过何种方式计量呢？这就涉及到会计学中折旧和摊销的概念。比如预计一台设备使用寿命为10年，在不考虑残值的情况下，按照平均年限法，每年将该设备的初始取得成本的1/10计入成本中去，就是通常所说的固定资产折旧；相应的，在无形资产的计量中，这种类似的情况叫做摊销。

2、固定资产折旧的分录为：

借：制造费用（生产车间使用的固定资产计提折旧）

管理费用（企业管理部门、未使用的固定资产计提折旧）

销售费用（企业专设销售部门的固定资产计提折旧）

其他业务成本（企业出租固定资产计提折旧）

研发支出（企业研发无形资产时使用固定资计提折旧）

在建工程（在建工程中使用固定资产计提折旧）

贷：累计折旧

分录解释：折旧的意思就是将固定资产记入费用，因此固定资产的用途不一样，记入的费用科目也不一样，分别记入制造费用、管理费用、销售费用等

3、资产减值损失

所谓资产减值损失，意思就是，根据会计的谨慎性原则，预计未来某资产将会贬值，即其实际价格将低于现在的账面价值，对此要提前计入损失。对此，会计上专门设置了利润表科目“资产减值损失”，当企业预提某项资产减值损失时，当期的利润便会相应减少；相反，当企业转回以前计提过多的某些资产（例如应收账款和存货）减值损失时，当期的利润便可以得以增加。资产减值损失是一个相对来说受管理层操纵比较强的项目。

举例来说，当企业计提固定资产减值准备时，相关会计分录为：

借：资产减值损失（注：损失的增加计入借方）

贷：固定资产减值准备（注：该科目属于资产的抵减科目，造成资产减少，计入贷方）

八、什么叫账面价值和账面余额

所谓账面余额，英文叫做Account Balance，这里的Account是指账户，是指某科目的账面实际余额，不扣除作为该科目备抵的项目（如累计折旧、相关资产的减值准备等），因此也叫作账面原价。

所谓账面价值，英文叫做book value,这里的book是指账簿，所以账面价值其实是指某科目（通常是资产类科目）的账面余额减去相关备抵项目后的净额。

以固定资产为例，在企业的账簿中，与固定资产相关的账户包括：固定资产、累计折旧和固定资产减值准备这三个，因此固定资产的账面价值可以表述为：

账面价值=固定资产账户的账面余额－累计折旧－固定资产减值准备

九、什么叫“资本化”，什么叫“费用化”

简单来说，资本化支出计入形成资产的成本，通过折旧摊销在使用期内扣除，而费用化的支出就是当期发生就一次性计入当期损益中，以后不再扣除。举例说明：

对甲固定资产进行改建，总共花费了10万元。对于耗资巨大的改建项目，不能直接计入“管理费用”，而是将改建支出10万元全部计入到甲固定资产的账面价值中去，在之后的使用年限内通过固定资产折旧不断的计入费用中。改建支出资本化的分录为：

借：在建工程 100 000

贷：银行存款 100 000

假设对甲固定资产进行修理，总共花费了1000元。对于金额微小的日常修理项目，可以直接计入当期损益（管理费用）中，分录为：

借：管理费用 1 000

贷：银行存款 1 000

有同学在纠结，怎么能够判断什么叫金额大小，什么时候应该资本化，其实金额大小只是本书在这里为了便于理解而举例，在做题的过程中，题目会清晰的告诉考生到底是否应该资本化。

十、什么是“增值税”

增值税这个税种稍显复杂，在CPA的会计科目中，我们只需要掌握最基本的原理即可，至于增值税的详细细节，属于CPA考试《税法》科目的范畴。在会计中，增值税的税率一般默认为17%。

为了没有学过税法的同学在这里简单理解，我们就将增值税简化一下，待你们学税法的时候再详细学习，你们会发现我们这里的解释并不是100%的准确。

增值税的基本原理：增值税=现金，即增值税发票=现金票据。

顾名思义，增值税是价外税（即价格之外需要缴纳的税，不包含在价格之内，需要单独收取计算，通过下面的例题可以更清楚的理解价外税的含义），即应税项目产生增值后才需要交税，举例说明：

这就引入了价外税这个概念：

1、首先乙公司去找甲公司购买原材料，价格是100万元，另外支付了17万元的税款，合计支付了117万元；这个17万元叫做进项税额！

2、乙公司销售给丙公司最终产成品，最终售价是300万元，另外还收取了51万元的税款，合计收取了351万元；这里51万元叫做销项税额！

3、这个时候乙公司需要去税务机关缴纳34万元（51-17）。因此乙公司有进项税额，那么不管是哪一笔，只要符合要求，都可以抵扣，这样就保证了差额征税！

4、例题中的17万元和51万元，都是价格之外单独征收的，这就是价外费用，这就是增值税的征税原理，也是为了避免重复征税而设计。

我们可以看见，对甲公司来说，17万元是在100万元之外单独给，对乙公司来说，虽然给了17万元的增值税给甲公司，但是收到了一张增值税专用发票，可以去抵扣乙公司应该缴纳的销项税额。乙公司支付的17万元在税务机关那里就起到了现金一样的作为，丙公司拿到51万元的票据之后，将来可以在税务机关抵扣，所以在会计中，我们可以简单的认为“增值税发票=现金票据”。

通过几道例题加深对增值税的理解：

1、甲公司用银行存款购买一批原材料，购买价款100万元，并取得了一张增值税专用发票17万元，处理如下：

借：原材料 1 000 000

应交税费——应交增值税（进项税额） 170 000

贷：银行存款 1 170 000

注：在这个分录中，支付的增值税有单独的科目“应交税费——应交增值税（进项税额）”，没有影响原材料的账面价值。

2、甲公司销售一批存货，销售价格是100万元，该存货的成本是80万元，未提取存货跌价准备，会计处理如下：

借：银行存款 1 170 000

贷：主营业务收入 1 000 000

应交税费——应交增值税（销项税额） 170 000

同时结转成本：

借：主营业务成本 800 000

贷：库存商品 800 000

上面这个分录可能不熟悉，在存货章节会学习，但是这个分录告诉我们增值税是价外的，并没有影响存货销售的利润，主营业务收入是100万元，成本是80万元，实现了毛利润是20万元。

3、甲公司用一批存货交换乙公司20%的股权，该批存货的公允价值是100万元，成本是80万元，未提取存货跌价准备。

本案例中，甲公司用存货换取长期股权投资，也就相当于把存货卖掉了，总共给乙公司了两件东西，一件是价值100万元的存货，一件是一张17万元的增值税专用发票，也就是总共付出了117万元，所以分录如下：

借：长期股权投资 1 170 000

贷：主营业务收入 1 000 000

应交税费——应交增值税（销项税额） 170 000

结转成本：

借：主营业务成本 800 000

贷：库存商品 800 000

大家可能对此例题的科目和分录还是比较陌生，放在这里的目的只是为了让大家认识什么是增值税，在用存货交换股权中，甲公司不仅付出了100万元的存货，还需要给对方开具一张增值税专用发票，所以付出的成本应该是117万元。具体的分录了解即可，在后续的章节会逐步学习。

十一、哪些资产需要缴纳增值税？

目前，所有商品和服务的销售都需要缴纳增值税，但是很多同学在做题的时候有很多疑惑，为什么有时候需要计算增值税，有时候不需要，在前言我就做个简单说明：

一般情况下题目会告诉我们是否考虑增值税，如果题目要求我们不考虑，那就不用管增值税。

1、存货一般是会涉及到增值税，除非特殊情况题目明确告诉不用计算。

2、固定资产和无形资产由于是历史遗留问题，一般情况下销售是不用计算增值税，除非题目明确说明需要计算

注意：这些知识只是针对会计科目，在税法中会有详细的规定

十二、何谓“终值”何谓“现值”？

由于在后面的章节也会涉及“终值”和“现值”的概念，但是在会计这里只需要懂的相关概念即可，并没有什么运算。

（1）所谓终值，就是未来的价值，也就是未来到期之后的最终的价值。所谓现值，就是现在的价值，既是将来将支付一笔钱，在当下看，这笔钱现在值多少钱。

（2）不管求终值还是求现值，在本书会遇到两种情况，一种是复利终值（或现值），一种是年金终值（或现值）。

①复利终值即是期初放一笔钱，放到到期价值多少，而复利现值则恰好相反，是到期日需要拿到一笔固定的金额，现在应该存多少钱。

十三、发行股票的分录如何写？

在本书的前面章节也会涉及到公司发行股票的情况，因此在这里简单讲解一下，帮助各位打下基础。

1、所谓发行股票，既是企业通过发行股票进行募集资金。股票有面值（通常是1元），也有公允价值（市场价格），公允价值和面值之差就是股本溢价。

甲股份有限公司发行100万股股票，每股面值是1元，公允价值是3元，分录为：

借：银行存款 3 000 000

贷：股本 1 000 000

资本公积——股本溢价 2 000 000

看看这个分录，银行存款属于资产，增加应当计入“借方”，而“股本”和“资本公积”的增加，属于投资者投入，增加应当计入“贷方”！

2、如果为发行股票支付了发行费（佣金），佣金应该冲减股本溢价

甲公司为发行股票支付了10万元的发行费用，分录为：

借：资本公积——股本溢价 100 000

贷：银行存款 100 000

【思考】请问此次发行股票确认的“资本公积——股本溢价”的金额是多少？

确认的“资本公积——股本溢价”金额为190（200-10）万元！

有需要会计分录的可以私信我，无偿分享的给大家

六、深度学习和机器学习的区别是什么？

深度学习 就是 发掘新知识

机器学习 就是 只掌握已知

毫无头绪的探索是盲目的

墨守成规就等于闭关锁国

学习就是掌握已知发现未知才能不断进步

七、机器学习的分类？

机器学习是一个比较大的范畴，机器学习包括很多东西，如决策树分析，主成分分析，回归分析，支持向量机，神经网络，深度学习等。你说的流量分类应该是说采用机器学习里面的一些分类算法，如朴素贝叶斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚类算法。

八、机器学习的echo是什么

随着科技的不断发展，机器学习的应用已经成为各行各业的重要组成部分。但是，对于许多人来说，机器学习的概念并不容易理解，尤其是其中的一些复杂概念。其中一个常见的问题是，机器学习的echo是什么？

了解机器学习的echo

在讨论机器学习的echo之前，首先让我们对机器学习进行一些基础定义。机器学习是一种人工智能（AI）的分支，它使计算机系统能够通过学习和经验改进性能，而无需明确编程。换句话说，机器学习的目标是让计算机系统从数据中学习，以便做出预测或决策。

在机器学习中，echo是一个指标，用于评估模型的性能和效果。简单来说，echo是指模型在训练数据中的表现与在测试数据中的表现之间的差异。一个好的模型应该能够在测试数据上产生类似于训练数据的结果，说明模型具有泛化能力。

机器学习的echo如何影响模型

机器学习的echo对模型的效果有着重要的影响。如果模型在训练数据中表现良好，但在测试数据中表现不佳，那么模型可能出现了过拟合的情况。过拟合指的是模型对训练数据中的噪声或异常值进行了学习，导致在测试数据中无法产生准确的预测结果。

另一方面，如果模型在训练数据和测试数据上都表现不佳，那么可能是模型出现了欠拟合的情况。欠拟合意味着模型无法很好地捕捉数据中的模式或规律，导致无法产生准确的预测结果。

因此，机器学习的echo是评估模型性能和调整模型的重要指标。通过调整模型的超参数、特征工程和数据处理等方法，可以改善模型的echo，提高模型的泛化能力和准确性。

改善机器学习模型的echo

要改善机器学习模型的echo，有几种常见的方法和技巧可以采用。以下是一些可以帮助你提高模型性能的关键步骤：

• 1. 数据清洗和预处理：确保数据质量和一致性是提高模型性能的关键。清洗数据并进行适当的特征工程可以消除噪声和异常值，提高模型的准确性。
• 2. 选择合适的算法：不同的机器学习算法适用于不同类型的问题。选择适合你数据特征和问题需求的算法可以提高模型的效果。
• 3. 超参数调优：调整模型的超参数可以改善模型的泛化能力。通过交叉验证等技术找到最佳的超参数组合。
• 4. 模型集成：结合多个模型的预测结果可以提高模型的准确性和鲁棒性。常见的模型集成方法包括Bagging、Boosting等。

通过采取这些方法和技巧，你可以改善机器学习模型的echo，使其更好地适应实际应用场景，并具有更高的预测准确性。

结语

在机器学习的领域中，理解和优化模型的echo是非常重要的。通过了解echo的概念和影响，以及采取相应的改进方法，你可以构建更加准确和鲁棒的机器学习模型，从而更好地应对现实世界的挑战。

希望本文能够为你解决关于机器学习的echo是什么的疑惑，并帮助你更好地理解和应用机器学习技术。

九、机器学习的属性是什么

机器学习的属性是什么

机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，其应用在各个领域都日益广泛。了解机器学习的属性对于深入研究和应用该技术至关重要。机器学习的属性包括以下几个方面：

数据驱动

机器学习的一个重要属性是数据驱动。这意味着机器学习系统的性能和表现取决于其所使用的数据。通过大量的数据输入，机器学习算法可以不断优化模型，并提高其准确性和效率。因此，数据的质量和数量对于机器学习的结果至关重要。

自动化

另一个重要的属性是机器学习的自动化能力。机器学习系统可以根据输入的数据自动调整和优化模型，而无需人工干预。这使得机器学习在处理大规模数据和复杂问题时具有很高的效率和速度，极大地提高了工作效率。

泛化能力

机器学习模型的泛化能力是其优秀的属性之一。泛化能力指的是模型在面对新的未知数据时的表现能力。一个具有良好泛化能力的机器学习模型可以准确地预测和识别新数据，而不仅仅是在训练数据集上表现良好。

实时性

在一些应用场景中，实时性对于机器学习系统至关重要。机器学习模型需要具备快速处理数据的能力，以实现实时决策和预测。因此，实时性是衡量机器学习系统性能的重要属性之一。

可解释性

机器学习模型的可解释性是指人们可以理解和解释模型的决策过程和预测结果。在一些应用场景中，模型的可解释性对于用户和决策者非常重要，这可以帮助他们理解模型的工作原理，增强信任感，并作出更明智的决策。

鲁棒性

机器学习模型的鲁棒性是指其在面对噪声数据和异常情况时的稳定性和可靠性。一个具有良好鲁棒性的模型可以有效地处理各种类型的数据，并保持良好的性能。鲁棒性是衡量机器学习系统稳定性的重要属性之一。

自适应性

机器学习系统具有自适应性的属性，可以根据环境和数据的变化进行自我调整和学习。这使得机器学习系统能够适应不断变化的情况，并不断优化自己的性能。自适应性是机器学习系统能够持续改进和优化的重要属性。

总的来说，机器学习的属性涵盖了数据驱动、自动化、泛化能力、实时性、可解释性、鲁棒性和自适应性等方面。了解这些属性有助于我们更好地理解机器学习技术的特点和优势，进而更好地应用和挖掘其潜力。

十、机器学习的系统是什么

机器学习的系统是什么

机器学习是当今信息技术领域的热门话题，它是人工智能的一个重要分支，通过让计算机系统从数据中学习并不断优化算法，实现智能化的功能和决策。机器学习领域包含了大量的算法、模型和技术，构建了一个庞大的系统。那么，机器学习的系统到底是什么呢？

系统构成

在机器学习的系统中，通常包括以下几个关键组成部分：

• 数据采集与预处理：系统需要从各种数据源中收集数据，并对数据进行预处理和清洗，以保证数据的质量和可用性。
• 模型训练与优化：通过使用不同的算法和模型，对数据进行训练和优化，以建立预测性能更好的模型。
• 模型评估与验证：对训练好的模型进行评估和验证，检验其在实际应用中的效果和准确性。
• 部署与监控：将训练好的模型部署到实际应用中，同时对模型进行持续的监控和优化，以确保系统的稳定性和性能。

关键技术

在机器学习的系统中，有一些关键技术和方法起着至关重要的作用：

• 监督学习：通过已标记的训练数据来指导模型学习，是机器学习中最常见的方式之一。
• 无监督学习：在没有标记数据的情况下，让系统自己发现数据中的模式和规律。
• 深度学习：通过构建多层次的神经网络模型，实现对复杂数据的高级抽象和学习。
• 强化学习：通过与环境的交互学习，系统根据行为的反馈不断优化决策策略。

应用领域

机器学习的系统已经被广泛应用于各个领域，如：

• 金融领域：用于风险控制、信用评估、投资决策等。
• 医疗健康：用于疾病诊断、药物研发、健康管理等。
• 电子商务：用于个性化推荐、广告投放优化、价格预测等。
• 智能制造：用于生产优化、质量预测、设备维护等。

未来展望

随着人工智能和机器学习技术的不断发展，机器学习的系统将会变得更加智能、高效和全面。未来，机器学习系统有望在更多的领域得到应用，为人类社会带来更多便利和创新。同时，也需要我们密切关注机器学习系统的伦理、安全和可解释性等重要问题，确保其在发展的道路上能够实现良性循环。