具体描述
《会计专业英语》包括两大模块：模块一为英文课文，其中分为三大篇：第一篇为会计理论与基础；第二篇为财务会计；第三篇为成本与管理会计。每篇包含10章，一共有30章。为了便于读者自学，更好地掌握书中所学的知识，在每章的后面附有重要词汇和专业术语、讨论题、自测题及练习题。模块二为附录，其中也分为三个部分：附录一为全书英文课文的参考译文；附录二为每章自测题和练习题的参考答案；附录三为按字母顺序排列的英文课文中的重要词汇和专业术语的汇总表。
深入探索数据之海：一本关于高级数据挖掘与机器学习实践的指南 图书名称： 算法炼金术：从数据混沌到智能洞察 图书简介： 在当今这个被数据洪流席卷的时代，有效驾驭信息、将其转化为可执行的战略决策，已不再是少数专家的特权，而是所有追求进步的企业和个人的核心竞争力。本书《算法炼金术：从数据混沌到智能洞察》并非一本晦涩难懂的理论教科书，而是一本面向实战、旨在将复杂数据科学概念转化为清晰、可操作流程的深度实践指南。 本书的核心目标是构建一座坚实的桥梁，连接理论模型与真实世界的商业挑战。我们假设读者已经具备基础的编程知识（如Python基础）和对统计学的基本概念有所了解，但对于如何系统地、高效地将这些工具应用于解决复杂的预测、分类或聚类问题感到迷茫。本书将引领读者穿越数据挖掘与机器学习的各个阶段，从数据的原始“矿石”提炼出具有商业价值的“黄金”。 第一部分：数据准备的艺术与科学 任何成功的数据项目都始于对数据的深刻理解和精细的打磨。本部分将数据准备过程提升到“艺术”的层面，强调洞察力在数据清洗中的关键作用。 我们将详尽探讨缺失值处理的策略：何时采用插补法（均值、中位数、回归预测），何时应果断地删除数据，以及如何利用先进的基于模型的方法（如MICE多重插补）来保持数据集的完整性和统计有效性。接着，我们深入研究异常值检测与应对。书中不仅会介绍传统的基于统计的Z-Score和IQR方法，还会引入更具鲁棒性的基于密度的算法（如LOF局部异常因子）和基于隔离森林（Isolation Forest）的无监督识别技术。对于如何平衡保留潜在的真实异常与剔除噪声，我们将提供详尽的决策框架。 数据探索性分析（EDA）被视为数据科学家的“侦探工作”。本章将侧重于多维数据可视化的技巧，超越简单的直方图和散点图，探讨如何利用平行坐标图、热力图以及交互式仪表盘（如使用Plotly或Bokeh）来揭示数据中隐藏的关联、趋势和潜在的偏差（Bias）。特别地，本书将提供一个关于特征工程的综合清单，强调领域知识如何指导特征的构造，例如时间序列数据的周期性特征提取、文本数据的词袋模型（BoW）优化，以及如何有效地进行特征缩放和转换（如Box-Cox转换、标准化与归一化）以适应不同模型的输入要求。 第二部分：经典算法的深度重构 本部分着重于巩固对机器学习核心算法的理解，但强调的不是公式推导，而是算法背后的内在逻辑、假设条件以及在不同数据集上的性能权衡。 我们将细致剖析回归模型，从多元线性回归出发，深入到岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）如何通过正则化来解决多重共线性问题和控制模型复杂度，以及如何在实际操作中选择最优的正则化参数$lambda$。 在分类算法方面，决策树（Decision Trees）将被视为所有集成学习的基础。我们将详细讲解ID3、C4.5和CART算法中的“分裂标准”（如信息增益和基尼系数）的细微差别。随后的章节将聚焦于集成学习的威力： Bagging（装袋法）： 以随机森林（Random Forest）为例，阐述Bootstrap聚合如何通过引入多样性来显著降低方差。 Boosting（提升法）： 重点解析AdaBoost、梯度提升机（GBM）以及业界标杆XGBoost和LightGBM的梯度下降优化机制，并提供调优梯度提升模型超参数的“黄金法则”。 对于支持向量机（SVM），本书将用直观的几何解释而非复杂的数学证明，来阐述最大间隔分类器的概念，并详细讲解核函数（Kernel Trick）如何将非线性问题映射到高维空间，以及如何选择合适的核函数（RBF, 多项式）。 第三部分：构建与优化复杂预测系统 随着数据规模的扩大和问题复杂度的增加，我们需要更强大的工具。本部分将引导读者进入深度学习和模型评估的高级阶段。 神经网络基础与实践： 我们将从感知机开始，逐步构建多层感知器（MLP），详细解释激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其对梯度消失/爆炸的影响。随后，本书将提供一个实用的路线图，介绍卷积神经网络（CNN）在图像处理中的核心结构（卷积层、池化层），以及循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的应用，包括如何使用LSTM和GRU来有效捕获长期依赖性。 模型评估的精细化： 单一的准确率（Accuracy）往往具有欺骗性。本书将提供一个关于评估指标矩阵的全面教程，包括精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、ROC曲线下的面积（AUC）以及PR曲线的解读。对于不平衡数据集，我们将提供如SMOTE过采样、欠采样策略以及使用代价敏感学习（Cost-Sensitive Learning）的实战案例。交叉验证的艺术将被深入探讨，包括K折、分层K折和时间序列的滚动原点交叉验证，以确保模型的泛化能力测试是公平和可靠的。 超参数调优的自动化： 穷举搜索（Grid Search）的局限性显而易见。本书将全面介绍贝叶斯优化（Bayesian Optimization），解释它如何利用高斯过程来有效地探索参数空间，以更少的迭代次数找到最优解。我们将提供使用Hyperopt或Optuna库的端到端示例。 第四部分：从模型到决策：可解释性与部署 在商业应用中，模型不仅要准确，更要“透明”。“黑箱”模型在金融、医疗等高风险领域往往不受欢迎。 模型可解释性（XAI）： 本章是本书区别于许多其他算法书籍的关键点。我们将介绍局部可解释性技术如LIME（局部可解释模型无关解释）和全局可解释性技术如SHAP（Shapley Additive Explanations）。读者将学会如何量化每个特征对特定预测结果的贡献度，从而建立对模型决策过程的信任。 模型监控与再训练： 部署并非终点。真实世界的数据会随时间漂移（Data Drift）。本书将涵盖如何建立数据漂移检测机制，并制定触发模型自动或半自动再训练的策略，确保模型在生产环境中持续保持高性能。 结论与展望： 《算法炼金术》旨在培养的，是一种系统性的、批判性的数据思维方式。通过大量的Python代码示例、详细的案例分析（涵盖零售预测、客户流失分析、风险评分等多个行业场景），读者将不仅学会“如何”运行一个算法，更会理解“为什么”在特定情境下选择这个算法，以及如何根据业务反馈不断迭代优化整个数据智能流程。这是一本致力于将理论知识转化为实战优势的进阶读物。
作者简介
目录信息
PART Ⅰ ACCOUNTING THEORY AND FUNDAMENTALSChapter 1 A Basic Outline of AccountingChapter 2 Accounting Concepts and PrinciplesChapter 3 Accounting Elements and Accounting Equation Chapter 4 Nature and Classification of AccountsChapter 5 Accounting Cycle ⅠChapter 6 Accounting Cycle ⅡChapter 7 A Work SheetChapter 8 Other Points of Accounting CycleChapter 9 Deferrals and Accruals-- DeferralSChapter 10 Deferrals and Accruals--Accruals PART Ⅱ FINANCIAL ACCOUNTINGChapter 1 Cash and Cash ControlChapter 2 Accounts Receivable and Uncollectible Accounts Chapter 3 Inventory Measurement Chapter 4 Short-Term InvestmentsChapter 5 Fixed Asset Chapter 6 Short-Term Notes PayableChapter 7 Bonds PayableChapter 8 Corporations:Capital Stock TransactionChapter 9 Retained EarningsChapter 10 Financial Statement Analysis PART Ⅲ COST AND MANAGMENT ACCOUNTINGChapter 1 Introduction to Cost and Management AccountingChapter 2 Job-Order CostingChapter 3 Process CostingChapter 4 Activity-Based CostingChapter 5 Cost Behavior and Cost EstimationChapter 6 Cost-Volume-Profit AnalysisChapter 7 Standard CostingChapter 8 Responsibility AccountingChapter 9 Capital Expenditure DecisionChapter 10 BudgetingAPPENDIX 附录Appendix 1 Reference Version 附录一 参考译文 第一篇 会计理论与基础第一章 会计基本简述第二章 会计概念与会计原则第三章 会计要素与会计等式第四章 账户的性质和分类第五章 会计循环（一）第六章 会计循环（二）第七章 工作底表第八章 会计循环的其他环节第九章 递延项目和应计项目——递延项目第十章 递延项目和应计项目——应计项目 第二篇 财务会计第一章 现金和现金控制第二章 应收账款和坏账第三章 存货计量第四章 短期投资第五章 固定资产第六章 短期应付票据第七章 应付债券第八章 股份有限公司：股本业务第九章 留存收益第十章 财务报表分析 第三篇 成本与管理会计第一章 成本与管理会计概述第二章 分批成本计算法第三章 分步成本计算法第四章 作业成本法第五章 成本性态和成本估算第六章 本、量、利分析第七章 标准成本第八章 责任会计第九章 资本支出决策第十章 预算Appendix 2 Reference Solutions 附录二 参考答案Appendix 3 Glossary 附录三 词汇表
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读后感
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