erm算法？
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一、erm算法？
ERM算法是机器学习中最常用的统计学习理论,它是一种对模型拟合现实场景好坏的评估方案。其基本思想是:既然我们无从获知数据的在实际场景的分布,无法估量算法在实际场景效果的表现(即风险),如此我们便用算法在已知训练集的表现(即经验风险empirical risk)来评估算法。
二、什么是ERM系统？
ERM（Enterprise Resource Management），即企业资源管理系统，是一套服务于企业的信息化综合管理平台。例如，国内的和畅ERM就是一种ERM系统。以和畅ERM为例，ERM的特点有
ERM从企业基本需求出发，秉承实用、易用、兼用的原则，最大化集成企业核心信息化需求。
ERM摒弃对企业不友好的管理细节，更注重于业务本身的价值体现。
ERM采用领先的云计算技术，极大规模地削减用户的成本投入。
ERM运用先进的SaaS（软件即服务）架构技术，企业可根据自身需要选配最适合的软件套件。
ERM不仅仅是一套信息化管理工具，更是一种科学完善的管理体系。
向国内的和畅ERM就是一种ERM系统，你可以到他们那去亲自体验一下，什么是ERM系统。
<a>ERM
系统</a>三、erm是什么专业？
哥伦比亚大学erm专业项目侧重于商业风险的所有领域，包括财务，赔偿，运营和策略。毕业生可以获得先进的风险管理技能和方法。
哥伦比亚大学erm专业课程
该项目是一个3学期36学分的课程，学完27学分的9门必修课和9学分的3门选修课即可拿到学位证，必修课包括：基于价值的企业风险管理、传统风险和ERM实践、金融介绍、外部干系人需求、人力行为管理、战略沟通、实践课等。选修课包括战略风险管理、运营风险管理、财务风险管理、保险风险管理等
哥伦比亚大学erm专业要求
1. 教育背景：国内本科背景，具有美国、加拿大世界大学综排TOP100国际交流交换背景有利于申请，建议GPA3.5+；无前提课程要求
2. 标准化考试：建议TOEFL 105+；雅思7.5+；GRE 325+；GMAT720+
3. 实习：3-4段金融相关的实习，最好包含一段高端实习
4. 学术研究：非必须项目，但建议背景不足的学生具备金融、数学或经济学等相关学科的学术研究经历
四、机器学习包括？
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
五、erm框架五要素？
ERM框架有三个维度，
第一维是4大目标，
即战略目标、经营目标、报告目标和合规目标；
第二维是8大要素，
即内部环境、目标设定、事件识别、风险评估、风险对策、控制活动、信息和交流、监控；
第三维是企业的各个层级，
包括整个企业、各职能部门、各条业务线及下属各子公司。
三个维度的相互关系是：8大要素为4大目标服务；各个层级都要坚持4大目标和8大要素。
六、机器学习是从哪里学习？
机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。
机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。
七、什么是学习和机器学习？
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。
八、新erm框架的要素？
1. 新框架采用了国际文件惯用的要素加原则的结构(Components and Principals)
新版框架使用了构成元素+原则的结构，包括5个构成元素，细分为23条原则，2013年COSO组织更新了企业内部控制框架的部分内容，在文章的整体结构上就是采用的这种结构，新的结构加强了新框架的可读性、可用性和一致性。
2. 修订了风险的定义
旧版框架中对风险的定义为：
风险是一个事项将会发生并给目标实现带来负面影响的可能性。
新版框架中对风险的定义为：
事项发生并影响战略和业务目标之实现的可能性。
可以看到，旧定义只强调了负面影响，而新定义的主要改动是兼顾了正面和负面的影响，这和国际风险管理标准ISO 31000及中国风险管理标准GB-T 24353是一致的，这种认识中国早在2006年国务院国资委发布的《中央企业全面风险管理指引》文件中就有体现。
3. 简化和重新定义了ERM
同时我们还可以比较ERM的定义。
旧版框架对ERM的定义为：
ERM是一个过程，它由一个主体的董事会、管理层和其他人员实施，应用于战略制定并贯穿于企业之中，旨在识别可能会影响主体的潜在事项，管理风险以使其在该主体的风险容量之内。并为主体目标的实现提供合理保证。
新版框架对ERM的定义为：
组织在创造、保存、实现价值的过程中赖以进行风险管理的，与战略制定和实施相结合的文化、能力和实践。
可以看到，新版框架简化了对ERM的定义以方便阅读和记忆。新定义方便所有读者的理解，而不只是风险管理从业者，新定义包括文化和能力而不只是过程，更加强调风险与价值的相结合，突出价值创造而不只是防止损失，这样也避免了和内部控制定义的界限不清。
4. 强调风险与价值的关系
新版框架中，ERM被视为战略制定的重要组成和识别机遇、创造和保留价值的必要部分。新版框架中ERM不再是主体的一个额外的或是单独的活动，而是融入主体的战略和运营当中的有机部分。
5. 真正定位了风险管理与战略的协同作用
新版框架注意到了自旧版框架发布以来，组织在实践ERM过程中遇到的一些问题，包括对风险管理工作的定位，风险管理工作的范围和目标等，新版框架定义了风险管理工作的高度，包括：战略和业务目标与使命、愿景和价值观不匹配的可能性；选定的战略所隐含的意义；执行战略过程中的风险。
6. 重新定义了风险偏好和风险容量
旧版框架中，风险容量（Risk Tolerance）只是颗粒化的、更细节的风险偏好（Risk Appetite）。新版本中，风险偏好保留了原来的定义，即主体在追求战略和业务目标的过程中愿意承受的风险量，而将风险容量重新确定为可接受的绩效变动区间（Accepted Variation in Performance），新的定义更加明确和可度量，有助于组织在给定绩效目标下计算可以承受的风险边界。
九、机器自我学习原理？
机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。
在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。
机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。
十、机器学习作者？
《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。