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图 1：将样本从两个类别中分离出来的最大边际超平面 ...................................................................... 9 图 2：决策树算法 .............................................................................................................. 11 图 3：使用决策树对直接邮寄的响应进行分类 ........................................................................ 12 图 4：用于数据分析的 Python 库 ............................................................................................. 21 图 5：我们数据集中缺失值的摘要 ............................................................................................. 23 图 6：热图函数表示空值的分布 ............................................................................................. 24 图 7：说明调查类型的 Python 代码 ............................................................................................. 25 图 8：说明业余建造的 Python 代码 ............................................................................................. 26 图 9：说明飞行阶段的 Python 代码 ............................................................................................. 27 图 10：说明可变数量的发动机的 Python 代码 ............................................................................. 28 图 11：用四个属性的模态值替换缺失值的 Python 代码和结果 ................................................................................................................. 29 图 12：清理后的数据集，没有空值 ............................................................................................. 30图 14：从分类转换为数值后的调查类型摘要 ......................................................................................................................................................................31 图 15：从分类转换为数值后的天气状况摘要 ......................................................................................................................................................31 图 16：从分类转换为数值后的业余建造摘要 ......................................................................................................................31 图 17：从分类转换为数值后的飞行阶段摘要 ......................................................................................................31 图 18：带有数值的发动机数量摘要 .............................................................................................................32 图 19：我们数据集中变量之间相关性的摘要。 .............................................................................................34 图 20：我们数据集的形状 .............................................................................................................................34 图 21：我们数据集中的所有变量 .............................................................................................................35 图 22：筛选特征（可能导致空调事故的潜在特征） .............................................................................................35 图 23：特征重要性 ................................................................................................................ 36 图 24：决策树分类器的分类报告和准确度得分 .............................................................................. 37 图 25：决策树分类器的混淆矩阵 .............................................................................................. 38 图 26：基于曲线下面积的决策树分类器性能图表 ............................................................................................. 38 图 27：随机森林分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................. 39 图 28：随机森林分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 39 图 29：基于曲线下面积的随机森林分类器性能图表 ............................................................................................. 39 图 30：SVM 分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................................. 40 图 31：SVM 分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 ............................................................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯的分类报告和准确度得分分类器 .................................................. 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 .............................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 .............................................. 41 图 36：基于 AUC 对飞机事故数据的不同分类模型的评估性能 ............................................................................................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42
思克莱德商学院
全年课程描述 AG218 中级财务报告 2 级 – 20 学分 (10 ECT) 本课程涉及财务报告的监管。它包括根据《2006 年公司法》的要求编制有限责任公司的财务报表以及应用会计行业制定的会计准则。该课程旨在培养学生对财务报告框架及其与相关立法相互作用的理解。此外，本课程将介绍与财务报告相关的一些问题和挑战以及它们对商业世界的影响。由于许多问题没有单一的“正确”答案，因此重要的是要认识到这门课程不仅涉及学习材料，还涉及理解问题。因此，在考试中，分数通常会根据您的观点（以及您提出的支持这些观点的论据）授予。学生还将进一步了解会计软件包。先决条件：AG111 会计技术或同等课程 AG219 成本与管理会计 2 级 – 20 学分（10 ECT）本课程旨在让学生更深入地了解成本和管理会计的概念和实践。它以一年级课程会计技术中介绍的材料为基础。本课程旨在为学生提供工具，使他们能够使用会计信息协助管理层进行决策以及组织活动的计划和控制。先决条件：AG111 会计技术或同等课程 AG314 税务 3 级 – 20 学分（10 ECT）涵盖的主要税务领域将按顺序包括所得税、公司税和资本利得税。此外，还研究了增值税和 NIC（国民保险缴款）的原则。先决条件：AG218 中级财务报告或同等课程 BF111 学术技能 1 级 – 10 个学分 (5 ECT) 该模块的教学大纲非常广泛，旨在确保所有学生都具备在大学取得成功的基本技能。内容包括论文和报告写作；学术阅读；评估和反馈；图书馆技能；沟通技巧；研究和数据分析技能；数字营销和基本编程技能。
商学院-院长报告
金融与经济学教授 Kent Saunders 博士获得了为期 9 个月的富布赖特奖学金，将在 2021-2022 学年在摩尔多瓦经济研究学院 (ASEM) 任教。尽管 Saunders 博士不精通任何外语，但他的所有教学工作都是用英语进行的。在富布赖特任职期间，他教授资本市场和国际金融课程，在 ASEM 的硕士学位课程中授课，并参加了基希讷乌美国之家的研讨会。Saunders 博士的富布赖特经历受到两次重大全球危机的严重影响：COVID-19 大流行推迟了他的富布赖特课程的开始并改变了课程形式，以及俄罗斯入侵乌克兰，这迫使他不得不改变生活安排。尽管面临挑战，Saunders 博士还是通过广泛的旅行、教学和与不同文化的互动丰富了他的知识和理解。
商学院战略 2021+
研究生课程组合： 更新全日制 MBA 和 EMBA 课程，准备在 2022 年推出。审查 MBAX 套件是否准备在 2023 年推出。这可以更新，我们已经完成了审查，将于 2022 年推出重新振兴的 MBA 课程套件。 更新 MCom 课程以增强课程、其货币和相关性，并改善学生体验，特别是与 WIL 相关的功能和 myMCom 蓝图/组合。 将 MCom 重新设计的关键原则扩展到其他课程，可能是 MIB、MActSt、MTax、MProfAcc、MFinAn。 继续开发新的在线学术课程（例如，M Fintech、M Applied Finance）并培养新的学生群体（例如，兼职和在线研究生）。 与工程学院合作提供联合研究生课程（例如，AGS 工程）。
商学院战略计划
阿肯色州中部大学商学院是阿肯色州和西南地区领先的商学院之一。学院的教职员工由杰出的学者、教育家和执业商务人士组成。我们的教职员工在会计、经济、金融、保险和风险管理、市场营销、管理、创新和创业、物流和供应链管理以及管理信息系统等领域拥有卓越的教学和研究成果。我们尽职尽责的员工为我们课程的发展、有效性和持续创新做出了贡献。学院拥有现代化的设施，为我们的教职员工和学生提供理想的学习和工作环境。本文件概述了我们活动和课程的基本假设、承诺和主张，并构成了我们的战略计划。本文所包含的大部分内容都传达了通常所说的“正在进行的工作”，认识到学院必须不断改进才能保持竞争力和效率并寻求机会。
Hult International商学院美国公民＆...Hult International商学院美国公民＆...
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