机器学习是什么意思
与任何概念一样，机器学习的定义可能略有不同，具体取决于你向谁问机器学习的概念。我们梳理了在互联网中对机器学习的定义，从一些著名的来源中找到五个实用的定义：
“最基本的机器学习是使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的一些事情做出决定或者是预测。”-Nvidia
“机器学习是一门不需要明确编程就能让计算机运行的科学。”-斯坦福大学
“机器学习基于算法，可以从数据中进行学习而不依赖于基于规则的编程。”-麦肯锡公司
“机器学习算法可以通过例子从中挑选出执行最重要任务的方法。”-华盛顿大学
“机器学习领域旨在回答这样一个问题：”我们如何建立能够根据经验自动改进的计算机系统，以及管理所有学习过程的基本法则是什么？“-卡内基梅隆大学
三者险保费上涨怎么计算
商业第三者责任险的保费=基准保费乘以相应费率系数表中的适用系数。
第一年费用计算，保的越多、车辆购置价越高，保费越高。就车险计算公式来说，交强险按基本标准进行核算。
商业险的计算公式大致如下：
车辆损失险保费=基本保险费+本险种保险金额×费率；
第三者责任险保费=固定档次赔偿限额对应的固定保险费；
全车盗抢险保费=车辆实际价值×费率；
车上责任险保费=本险种赔偿限额×费率；
不计免赔特约险保费=(车辆损失险保险费+第三者责任险保险费)×费率，等等。
第一年之后的费率计算，出险次数越多、无理由停保，费率会相应走高。突出的表现为交强险的费率计算，如果第一年没有出险，第二年就相应打折，车辆强制保险费用＝基础保费(1＋与道路交通事故相联系的浮动比率)(1＋与交通安全违法行为相联系的浮动比率)。
商业险也会根据一些因素来实行浮动费率，其中一个最主要的原则就是，第一年出险记录多的，汽车第二年保险费就会上浮，出险记录少的，就能享受到保费优惠。
汽车保险的具体费用计算方式，车主可以按照相应的基本费率，依据自己的实际情况按照具体的计算公式进行计算（相对比较繁琐）。相对而言，建议最好是使用一些网上的车险计算器进行测算，更为节省时间，方便许多。
车险的类别与费率标准。车险主要分为强制险与商业险。其中交强险的费率是由国家规定的，基本情况下是一定的，比较好计算。难点在于商业险的费率是由车险公司依据国家的基本标准制定的，多是不一致的，各家公司都是有一定的费率表的，计算起可索要一份参考。
车险费率的影响因素。一是驾驶记录，小心驾驶、没有事故，你的保费就会降低。二是汽车型号，车价越高，保费也相应走高。三是驾驶区域，有的保险公司在确定保费的时候，甚至会把你的车泊在自家门口车库还是地下公共停车场都考虑在内。四是是否连续受保，如果没有足够理由要停保，再恢复时会把你作为新客户来考虑，通常这意味着加保费。
股票翻倍需要几个涨停为什么
算这些一般都会用“72法则”，简单说就是1%的年华收益率，经过72年会翻倍。
有了这个大概的关系，就可以推倒出很多东西。
比如楼主说的，涨停是10%，那翻倍大概就是72/10=7.2，也就是7个涨停板就基本上快要翻倍了。
类似的还有，如果每个交易日都能赚1%，那么一年如果有210个交易日，就能变成8倍。也就是10万能变成80万。
很神奇的力量对不对。
这其实也是投资里一直强调本金安全的另一个原因，即便收益率低一些，只要能保证长期持续的盈利，那最后都不会差，而一旦有亏损，那就要花更多的时间来回本。
所以，真正的高手不是在牛市赚得多好，而是在熊市能不赔。
当然，说到事件复利的力量，也还要说本金的问题。
1万的本金，即便是翻了10倍，也只有10万，若是100万的本金，1%就有10万，这显然对投资能力的要求是完全不一样的。
所以，积累本金同样重要。
有没有人每天都能追到涨停的股票
对于这个问题要分两方面来看：
第1个方面，当市场行情好的时候，比如2019年农历春节之后，A股市场运行的周级别反弹行情，题材热点非常多，市场量能连续破万亿，A股市场每天的股票涨停都有200多，这个时候别说抓一只涨停股，很多人所有的自选股都处于涨停状态，这个时候抓涨停并不是什么难事。第2个方面，当市场行情不好的事，比如2018年A股市场的全面下跌，所有的股票价格都是最低的，每天的涨停票凤毛麟角，这个时候如果能够抓到涨停，90%是运气，10%是眼光。
所以如果有人说，他每天都能够抓到涨停票，要不就是行情好，涨停股遍地，只要有一点技巧，就有70%的可能抓到涨停板，如果再配合上涨停板交易的战法，抓到涨停票并不困难。那你要注意，这是市场行情的功劳，并不一定是你的能力和水平。
如果在行情不好的时候，你说你每天都能够抓到涨停板，100%是骗人的，他就是想利用这种强弱的对比，凸显出自己的能力，所以对于这种说辞，你可以一笑了之，不用在意。
天天抓涨停板并不重要，重要的是如何能够守住自己的涨停板收益，如果你天天抓涨停板还亏钱，那你和天天吃跌停板的人没有任何区别。
感谢评论点赞，欢迎留言交流，如果感兴趣点个关注，分享更多的市场观点。