Relational Data: What We Should Be Tracking Besides Grades and Referrals
利·里根·艾利 (Leigh Reagan Alley)，教育学博士是缅因大学奥古斯塔分校的教师教育协调员，她在那里设计了第一个专门的全儿童教育教学文学硕士。她是缅因州 ASCD 的前执行董事、xSELeratED 学校框架的架构师、人道教育研究所的顾问，并且 [...] 后关系数据：除了成绩和推荐之外我们应该跟踪什么首先出现在教育者室。
米雇用統計（25年12月）－非農業部門雇用者数が市場予想を下回る伸びにとどまった一方、失業率は前月から低下
■摘要 12月非农就业人数环比增加5万人，低于市场预期的+7万人，证实就业增长步伐放缓。失业率下降0.1个百分点至4.4%（上月为4.5%），也低于市场预期。尽管就业增长放缓，但失业率上升受到抑制。 “低就业/低裁员”平衡持续，就业放缓，失业率企稳，下一次 FOMC 会议（1 月）政策利率可能保持不变。 ■目录 1. 结果概要：虽然就业人数低于市场预期，但失业率也低于市场预期2。结果评价：非农就业增速明显放缓3。机构调查详情：商品生产部门就业人数下降 4.家庭调查详情：失业人数大幅下降 1月9日，美国劳工统计局（BLS）公布了12月份就业统计数据。非农部门从业人员数量环比增加5万人1（上月修正
Rent With Multiple Agricultural Commodities
1.0 简介我的下一个问题可能是探索如何将效率和可出租性的顺序分析应用于多种农产品的租金模型。我想要粗放和密集租金的可能性。这篇文章概述了一个简单数字示例的结构。我还没有写下每种技术的价格系统。我需要这样做以确保表 2 正确。我应该优先提交一篇包含我最新的租金模式的文章。我还应该研究库尔兹和萨尔瓦多（Kurz and Salvadori，1995）中相应章节的问题中的例子。据我了解，没有人研究过这样的模型中效率和可出租性的顺序。我认为 Kurz 和 Salvadori 在联合生产的特殊情况下有一个存在证明，与我要开发的特殊情况不同。表 1 显示了我正在考虑研究的技术的结构。每种农产品都可以通过
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
Understanding the Slow Flight Technique
自 2018 年以来，慢速飞行的定义发生了微妙但重要的转变。在 2018 年之前，美国联邦航空局 (FAA) 认为慢速飞行是指攻角的任何进一步增加、负载系数的增加或功率的降低都会导致立即失速的空速。更多
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 14: Softmax Regression in Excel
Softmax 回归只是扩展到多个类别的 Logistic 回归。通过计算每个类别的一个线性分数并使用 Softmax 对其进行归一化，我们在不改变核心逻辑的情况下获得多类别概率。损失、梯度和优化保持不变。只是并行分数的数量增加。在 Excel 中实现，模型变得透明：您可以看到分数、概率以及系数如何随时间变化。机器学习“降临日历”日帖子14：Excel 中的 Softmax 回归首先出现在《Towards Data Science》上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 13: LASSO and Ridge Regression in Excel
岭回归和套索回归通常被认为是线性回归的更复杂版本。事实上，预测模型保持完全相同。改变的是训练目标。通过对系数添加惩罚，正则化迫使模型选择更稳定的解决方案，尤其是当特征相关时。在 Excel 中逐步实现 Ridge 和 Lasso 使这个想法变得明确：正则化不会增加复杂性，它会增加偏好。机器学习“降临日历”第 13 天：Excel 中的 LASSO 和 Ridge 回归一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 11: Linear Regression in Excel
线性回归看似简单，但却介绍了现代机器学习的核心思想：损失函数、优化、梯度、缩放和解释。在本文中，我们在 Excel 中重建线性回归，将闭式解与梯度下降进行比较，看看系数如何一步步演化。这个基础自然会导致正则化、核、分类和对偶视图。线性回归不仅仅是一条直线，而是我们接下来将在降临节中探索的许多模型的起点。日历。机器学习“降临日历”第 11 天：Excel 中的线性回归一文首先出现在走向数据科学上。
