Existence Of A Cost-Minimizing Solution In A Model With Extensive And Intensive Rent
1.0 引言这篇文章提出了一个结合粗放地租和集约地租的特殊案例模型。除了与土地相关的联合生产外，模型中不存在联合生产。只生产一种农产品，即“玉米”。每个玉米生产过程都在一种类型的土地上进行。不存在同时使用两种或多种未生产的自然资源的可能性。但更严格的条件是土地系数。在每种类型的土地上运行的过程可以严格按照每蒲式耳玉米生产的英亩数进行排序。不存在联系。此外，当采用两个过程的线性组合来消除土地时，生产系数不会出现负值。这些假设排除了例如达加塔（D'Agata，1983）中某些不存在和非唯一性的例子。我并不声称它们是通过经济推理来证明的。这篇文章是对共享流动资本模型属性的模型与不具有这些属性的联合生
Efficient Calibration for Decision Making
完美校准的决策理论特征是，寻求最小化期望的适当损失的代理无法通过后处理完美校准的预测器来改善其结果。 Hu 和 Wu (FOCS’24) 使用它来定义称为校准决策损失 (CDL) 的近似校准测量，它测量任何后处理相对于任何适当损失可实现的最大改进。不幸的是，事实证明，由于对预测和标签的黑盒访问，CDL 在离线环境中甚至很难进行弱近似。我们建议绕过这个......
A Switch Point Without Intersecting Wage Curves
图 1：工资曲线的起点，有一个真实的和一个虚假的切换点 1.0 引言这篇文章提出了另一个纯固定资本和粗放租金的数值例子。除了模型的这些方面之外，不存在联合生产。纯固定资本或粗放租金模型与仅用劳动力和流动资本生产商品的模型共享某些属性。本文证明，将纯固定资本和广泛租金相结合的模型可以表现出联合生产带来的问题。成本最小化技术并不需要最大化工资,技术的选择不能通过工资前沿的构建来分析。工资曲线没有交点也可以存在切换点，工资曲线的交点也可以是假切换点。2.0 技术示例由技术、土地禀赋和使用要求指定。对流量的分析可以确定哪些技术在给定的使用要求水平上是可行的。对技术选择的分析需要检查每种技术的价格体系的
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 7: Decision Tree Classifier
在第 6 天，我们看到了决策树回归器如何通过最小化均方误差来找到最佳分割。今天，在机器学习“降临日历”的第 7 天，我们切换到分类。只需一个数值特征和两个类别，我们就可以探索决策树分类器如何使用基尼和熵等杂质度量来决定在哪里切割数据。即使不进行数学计算，我们也可以直观地猜测可能的分割点。但哪一个最好呢？杂质测量真的会产生影响吗？让我们在 Excel 中逐步构建第一个分割，看看会发生什么。机器学习“降临日历”第 7 天：决策树分类器一文首先出现在《走向数据科学》上。
