Содержание
Календарь бухгалтера за 3 квартал 2018 года
|
|
|
|
|
|
|
| |||||||
|
| |||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
| |||||||
|
|
| ||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
| |||||||
|
|
|
|
|
|
| ||||||||
|
|
|
|
|
|
| ||||||||
|
|
| ||||||||||||
|
|
|
|
|
|
| ||||||||
|
|
|
|
|
|
| ||||||||
|
|
| ||||||||||||
|
|
|
|
|
|
| ||||||||
|
|
|
|
|
|
| ||||||||
|
|
| ||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
| |||||||
|
|
|
|
|
|
| ||||||||
|
|
|
|
|
|
|
| |||||||
|
| |||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
| |||||||
|
|
| ||||||||||||
|
|
| ||||||||||||
|
|
| ||||||||||||
|
|
|
|
|
|
| ||||||||
|
| |||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
| |||||||
|
|
| ||||||||||||
|
|
| ||||||||||||
|
|
| ||||||||||||
|
|
|
|
|
|
| ||||||||
2018г.
№ ММВ-7-6/93
07.2017г №250-ФЗ
по г. Москве
10.2016 № ММВ-7-11/551@..
Календарь сдачи отчётности в 2018 году
Календарь, подготовленный с учётом переноса выходных дней в 2018 году, поможет вам не пропустить срок сдачи той или иной отчётности в ИФНС и внебюджетные фонды.
СРОКИ СДАЧИ В ИФНС ОСНОВНОЙ ОТЧЁТНОСТИ В 2018 ГОДУ:
| ВИД ОТЧЕТНОСТИ | ЗА КАКОЙ ПЕРИОД ПРЕДСТАВЛЯЕТСЯ | СРОК ПРЕДСТАВЛЕНИЯ В ИФНС |
|---|---|---|
| Справки 2-НДФЛ | За 2017 год (при невозможности удержать НДФЛ с доходов) | Не позднее 01.03.2018 |
| За 2017 год (по всем выплаченным доходам) | Не позднее 02.04.2018 | |
| Расчет 6-НДФЛ | За 2017 год | Не позднее 02.04.2018 |
| За I квартал 2018 года | Не позднее 03.05.2018 | |
| За I полугодие 2018 года | Не позднее 31.07.2018 | |
| За 9 месяцев 2018 года | Не позднее 31.10.2018 | |
| Расчет по страховым взносам | За 2017 год | Не позднее 30.01.2018 |
| За I квартал 2018 года | Не позднее 03. 05.2018 | |
| За I полугодие 2018 года | Не позднее 30.07.2018 | |
| За 9 месяцев 2018 года | Не позднее 30.10.2018 | |
| Декларация по налогу на прибыль (при ежеквартальной сдаче отчетности) | За 2017 год | Не позднее 28.03.2018 |
| За I квартал 2018 года | Не позднее 28.04.2018 | |
| За I полугодие 2018 года | Не позднее 30.07.2018 | |
| За 9 месяцев 2018 года | Не позднее 29.10.2018 | |
| Декларация по налогу на прибыль (при ежемесячной сдаче отчетности) | За 2017 год | Не позднее 28.03.2018 |
| За январь 2018 года | Не позднее 28.02.2018 | |
| За январь – февраль 2018 года | Не позднее 28.03.2018 | |
| За январь – март 2018 года | Не позднее 28.04. 2018 | |
| За январь – апрель 2018 года | Не позднее 28.05.2018 | |
| За январь – май 2018 года | Не позднее 28.06.2018 | |
| За январь – июнь 2018 года | Не позднее 30.07.2018 | |
| За январь – июль 2018 года | Не позднее 28.08.2018 | |
| За январь – август 2018 года | Не позднее 28.09.2018 | |
| За январь – сентябрь 2018 года | Не позднее 29.10.2018 | |
| За январь – октябрь 2018 года | Не позднее 29.11.2018 | |
| За январь – ноябрь 2018 года | Не позднее 28.12.2018 | |
| Декларация по НДС | За IV квартал 2017 года | Не позднее 25.01.2018 |
| За I квартал 2018 года | Не позднее 25.04.2018 | |
| За II квартал 2018 года | Не позднее 25.07.2018 | |
| За III квартал 2018 года | Не позднее 25. 10.2018 | |
| Журнал учета полученных и выставленных счетов-фактур | За IV квартал 2017 года | Не позднее 22.01.2018 |
| За I квартал 2018 года | Не позднее 20.04.2018 | |
| За II квартал 2018 года | Не позднее 20.07.2018 | |
| За III квартал 2018 года | Не позднее 22.10.2018 | |
| Декларация по налогу при УСН | За 2017 год (представляют организации) | Не позднее 02.04.2018 |
| За 2017 год (представляют ИП) | Не позднее 03.05.2018 | |
| Декларация по ЕНВД | За IV квартал 2017 год | Не позднее 22.01.2018 |
| За I квартал 2018 года | Не позднее 20.04.2018 | |
| За II квартал 2018 года | Не позднее 20.07.2018 | |
| За III квартал 2018 года | Не позднее 22. 10.2018 | |
| Декларация по ЕСХН | За 2017 год | Не позднее 02.04.2018 |
| Декларация по налогу на имущество организаций | За 2017 год | Не позднее 30.03.2018 |
| Расчет по авансам по налогу на имущество организаций (сдается, если законом субъекта РФ установлены отчетные периоды) | За I квартал 2018 года | Не позднее 03.05.2018 |
| За I полугодие 2018 года | Не позднее 30.07.2018 | |
| За 9 месяцев 2018 года | Не позднее 30.10.2018 | |
| Декларация по транспортному налогу (представляют только организации) | За 2017 год | Не позднее 01.02.2018 |
| Декларация по земельному налогу (представляют только организации) | За 2017 год | Не позднее 01.02.2018 |
| Единая упрощенная декларация | За 2017 год | Не позднее 22. 01.2018 |
| За I квартал 2018 года | Не позднее 20.04.2018 | |
| За I полугодие 2018 года | Не позднее 20.07.2018 | |
| За 9 месяцев 2018 года | Не позднее 22.10.2018 | |
| Декларация по форме 3-НДФЛ (представляют только ИП) | За 2017 год | Не позднее 03.05.2018 |
СРОКИ СДАЧИ ОТЧЕТНОСТИ В ПФР В 2018 ГОДУ
В ПФР в 2018 году необходимо представить следующую отчетность:
| ВИД ОТЧЕТНОСТИ | ЗА КАКОЙ ПЕРИОД ПРЕДСТАВЛЯЕТСЯ | СРОК ПРЕДСТАВЛЕНИЯ В ПФР |
|---|---|---|
| Сведения о застрахованных лицах в ПФР (СЗВ-М) | За декабрь 2017 года | Не позднее 15.01.2018 |
| За январь 2018 года | Не позднее 15.02.2018 | |
| За февраль 2018 года | Не позднее 15.03.2018 | |
| За март 2018 года | Не позднее 16. 04.2018 | |
| За апрель 2018 года | Не позднее 15.05.2018 | |
| За май 2018 года | Не позднее 15.06.2018 | |
| За июнь 2018 года | Не позднее 16.07.2018 | |
| За июль 2018 года | Не позднее 15.08.2018 | |
| За август 2018 года | Не позднее 17.09.2018 | |
| За сентябрь 2018 года | Не позднее 15.10.2018 | |
| За октябрь 2018 года | Не позднее 15.11.2018 | |
| За ноябрь 2018 года | Не позднее 17.12.2018 | |
| Сведения о страховом стаже застрахованных лиц (СЗВ-СТАЖ) | За 2017 год | Не позднее 01.03.2018 |
| Сведения по страхователю, передаваемые в ПФР для ведения индивидуального (персонифицированного) учета (ОДВ-1) | За 2017 год | Не позднее 01.03.2018 |
СРОК СДАЧИ ОТЧЕТНОСТИ В ФСС В 2018 ГОДУ
Срок представления 4-ФСС зависит от способа подачи Расчета (на бумаге или в электронном виде):
| ВИД ОТЧЕТНОСТИ | ЗА КАКОЙ ПЕРИОД ПРЕДСТАВЛЯЕТСЯ | СРОК ПРЕДСТАВЛЕНИЯ В ФСС |
|---|---|---|
| Расчет 4-ФСС на бумаге | За 2017 год | Не позднее 22. 01.2018 |
| За I квартал 2018 года | Не позднее 20.04.2018 | |
| За I полугодие 2018 года | Не позднее 20.07.2018 | |
| За 9 месяцев 2018 года | Не позднее 22.10.2018 | |
| Расчет 4-ФСС в электронном виде | За 2017 год | Не позднее 25.01.2018 |
| За I квартал 2018 года | Не позднее 25.04.2018 | |
| За I полугодие 2018 года | Не позднее 25.07.2018 | |
| За 9 месяцев 2018 года | Не позднее 25.10.2018 |
Кроме того, работодатели должны подтвердить свой основной вид деятельности за 2017 год. Сделать это нужно не позднее 16.04.2018.
Организации (вне зависимости от применяемого режима налогообложения) должны представить в ИФНС и органы статистики бухгалтерскую отчетность за 2017 год не позднее 02.04.2018.
Среда, 21 марта 2018
Расходы, награды и помощь — Школа ветеринарной медицины Университета Висконсина
Плата за обучение для студентов ветеринарных медицинских факультетов
2022-23 | |
| Резидент штата Висконсин | $33 021 |
| Нерезидент | 53 245 долларов |
Резидентура
Большинство из 96 вакансий, доступных в каждом профессиональном классе, зарезервированы для жителей штата Висконсин.
Хотя точное количество нерезидентов, допускаемых каждый год, будет определяться ежегодно, обычно это число не превышает 349.0032
Офис советника по вопросам проживания в Мэдисоне UW определяет статус проживания для целей обучения. Это решение основано на информации, которую заявители предоставили в своем заявлении. Школа ветеринарной медицины (SVM) должна соответствовать классификации, установленной офисом советника по месту жительства.
Если вы считаете, что можете претендовать на получение статуса резидента Висконсина, обратитесь в Управление по академическим вопросам SVM.
Получение вида на жительство в Висконсине
Заявителям, которые подают апелляцию на свое место жительства во время подачи заявления, может быть предложен прием при условии, что они проживали в Висконсине на момент регистрации. Если такие заявители не смогут подтвердить статус жителя Висконсина при регистрации, предложение о зачислении будет аннулировано.
Все вопросы, касающиеся статуса проживания в соответствии с положениями Устава штата Висконсин 36.
27(2) или процесса обжалования статуса нерезидента, следует направлять в офис советника по месту жительства.
Обратите внимание: заявители должны будут тесно сотрудничать с офисом советника по вопросам проживания, если они оформляют вид на жительство или могут считаться резидентами более чем одного штата.
Награды и помощь
Стипендии и награды
Чтобы иметь право на получение стипендий, кредитов или наград, предлагаемых SVM, студенты должны предоставить заполненную информацию о финансовой помощи в Управление финансовой помощи студентам до установленного срока.
Размер стипендии сильно различается, примерно 1,9 доллара США.Всего в 2018–2019 годах было выделено 8 миллионов студенческой помощи. Конкретные квалификационные требования, сроки и заявки рассылаются каждое лето учащимся, зачисленным в программу SVM.
Также доступны национальные, государственные, институциональные и частные стипендии, кредиты и премии. Заявки и сроки различаются для каждого источника финансирования.
Дополнительную информацию можно получить в Управлении по академическим вопросам.
Кандидатам рекомендуется указать источники финансирования в дополнение к тем, которые доступны через Управление финансовой помощи студентам Университета Вашингтона в Мэдисоне и SVM. Примеры таких источников финансирования включают семью, местные стипендиальные или кредитные организации, а также местные общественные группы.
Финансовая помощь
Финансовая помощь предоставляется в основном в виде займов из государственных и федеральных источников. Государственные и федеральные кредиты, как правило, доступны на время образовательной программы. Выплаты начинаются через шесть месяцев после окончания учебы.
Информацию о финансовой помощи и заявления можно получить, связавшись с Отделом финансовой помощи студентам. Краткосрочные ссуды под низкие проценты для помощи студентам в чрезвычайных ситуациях можно получить в SVM или в Управлении финансовой помощи студентам, и обычно они выплачиваются в течение семестра, в котором они заимствованы.
Дополнительная информация
- Плата за обучение и сборы — офис Bursar’s
- Стоимость посещения — Управление финансовой помощи студентам
- Резиденция — Офис регистратора, советник по месту жительства
Машинное обучение
. Каково влияние C на SVM с линейным ядром?
спросил
Изменено
2 года, 1 месяц назад
92$). Это не изменило ошибку на тестовом наборе.
Теперь я
интересно: это ошибка , вызванная рубиновыми привязками для libsvm , которые я использую
(rb-libsvm) или это теоретически объяснимо ?
Должен ли параметр $C$ всегда изменять производительность классификатора?
- машинное обучение
- svm
- libsvm
$\endgroup$
1
$\begingroup$
Параметр C сообщает оптимизации SVM, насколько вы хотите избежать неправильной классификации каждого обучающего примера.
Для больших значений C оптимизация выберет гиперплоскость с меньшим запасом, если эта гиперплоскость лучше справляется с правильной классификацией всех обучающих точек. И наоборот, очень маленькое значение C заставит оптимизатор искать разделяющую гиперплоскость с большим запасом, даже если эта гиперплоскость неправильно классифицирует большее количество точек. Для очень маленьких значений C вы должны получить неправильно классифицированные примеры, часто даже если ваши обучающие данные линейно разделимы.
$\endgroup$
9
$\begingroup$
В SVM вы ищете две вещи: гиперплоскость с наибольшим минимальным полем и гиперплоскость, которая правильно разделяет как можно больше экземпляров. Проблема в том, что вы не всегда сможете получить обе вещи. Параметр c определяет, насколько велико ваше стремление к последнему.
Я нарисовал небольшой пример ниже, чтобы проиллюстрировать это.
Слева у вас есть низкий c, который дает вам довольно большую минимальную маржу (фиолетовый). Однако это требует, чтобы мы пренебрегали выбросом синего круга, который мы не смогли правильно классифицировать. Справа у вас высокий c. Теперь вы не будете пренебрегать выбросом и, таким образом, получите гораздо меньший запас.
Итак, какой из этих классификаторов лучше? Это зависит от того, как будут выглядеть будущие данные, которые вы будете предсказывать, и чаще всего вы, конечно, этого не знаете.
Если будущие данные выглядят так:
тогда классификатор, обученный с использованием большого значения c, лучше всего.
С другой стороны, если будущие данные выглядят так:
тогда классификатор, обученный с использованием низкого значения c, лучше всего.
В зависимости от вашего набора данных изменение c может привести или не привести к другой гиперплоскости. если это означает, что создает другую гиперплоскость, что не означает, что ваш классификатор будет выводить разные классы для конкретных данных, которые вы использовали для классификации.
Weka — хороший инструмент для визуализации данных и экспериментов с различными настройками SVM. Это может помочь вам лучше понять, как выглядят ваши данные и почему изменение значения c не меняет ошибку классификации.
В целом, наличие небольшого количества обучающих экземпляров и большого количества атрибутов упрощает линейное разделение данных. Кроме того, тот факт, что вы оцениваете свои тренировочные данные, а не новые невидимые данные, облегчает разделение.
Из каких данных вы пытаетесь получить модель? Сколько данных? Можем ли мы это увидеть?
$\endgroup$
7
$\begingroup$
C — это, по сути, параметр регуляризации, который управляет компромиссом между достижением низкой ошибки в обучающих данных и минимизацией нормы весов. Он аналогичен параметру хребта в хребтовой регрессии (на практике между линейными SVM и хребтовой регрессией разница в производительности или теории невелика, поэтому я обычно использую последнюю — или хребтовую регрессию ядра, если атрибутов больше, чем наблюдений).
Правильная настройка C является жизненно важным шагом в передовой практике использования SVM, поскольку минимизация структурного риска (ключевой принцип, лежащий в основе базового подхода) частично реализуется посредством настройки C. Параметр C устанавливает верхнюю границу нормы весов, а это означает, что существует вложенный набор классов гипотез, индексированных C. По мере увеличения C мы увеличиваем сложность класса гипотез (если мы немного увеличим C, мы все еще можем сформировать все линейные модели, которые мы могли раньше, а также некоторые, которые мы не могли, прежде чем мы увеличили верхнюю границу допустимой нормы весов). Таким образом, помимо реализации SRM с помощью классификации максимальной маржи, она также реализуется путем ограничения сложности класса гипотезы посредством управления C.
К сожалению, теория определения того, как установить C, в настоящее время не очень хорошо разработана, поэтому большинство людей склонны использовать перекрестную проверку (если они что-то делают).
$\endgroup$
5
$\begingroup$
C — это параметр регуляризации, который управляет компромиссом между достижением низкой ошибки обучения и низкой ошибкой тестирования, то есть способностью обобщать ваш классификатор для невидимых данных. 92+С∑ξ. Если ваш C слишком велик, алгоритм оптимизации попытается уменьшить |w| насколько это возможно, приводит к гиперплоскости, которая пытается правильно классифицировать каждый обучающий пример. Это приведет к потере свойств обобщения классификатора. С другой стороны, если ваш C слишком мал, вы даете своей целевой функции некоторую свободу увеличивать |w| много, что приведет к большой ошибке обучения.
Рисунки ниже могут помочь вам визуализировать это.
$\endgroup$
10
$\begingroup$
Приведенные выше ответы превосходны.
Внимательно прочитав ваши вопросы, я обнаружил, что есть два важных факта, которые мы могли упустить из виду.
- Вы используете линейное ядро
- Ваши обучающие данные линейно разделимы, так как «нет ошибки
на тренировочном наборе».
Учитывая 2 факта, если значения C изменяются в разумных пределах, оптимальная гиперплоскость будет просто случайным образом смещаться на небольшую величину в пределах поля (промежутка, образованного опорными векторами).
Интуитивно предположим, что поле для обучающих данных небольшое и/или в пределах поля также нет точек тестовых данных, смещение оптимальной гиперплоскости в пределах поля не повлияет на ошибку классификации тестового набора.
Тем не менее, если вы установите C=0, то SVM проигнорирует ошибки и просто попытается минимизировать сумму квадратов весов (w), возможно, вы получите другие результаты на тестовом наборе.
$\endgroup$
$\begingroup$
Большинство приведенных выше ответов довольно хороши, но позвольте мне кое-что пояснить для таких, как я.
которому пришлось потратить 3 дня на понимание роли параметра C в SVM из-за разных источников.
В книге ISLR (http://faculty.marshall.usc.edu/gareth-james/ISL/) большее значение C означает, что допустима большая неправильная классификация, что делает поле шире, а меньшее значение C означает, что допустимо меньше неправильной классификации, что приводит к небольшому полю. В то время как любой другой ресурс, который я читал, и документация по python, как раз наоборот.
На самом деле ISLR C определяется как верхняя граница суммы всех резервных переменных.
Но в питоне и другом источнике (https://shuzhanfan.github.io/2018/05/understanding-mathematics-behind-support-vector-machines/#:~:text=In%20terms%20of%20the%20SVM ,%2Bb)%E2%88%921%5D.) C — это ограничения на резервные переменные. Если мы установим C на положительную бесконечность, мы получим тот же результат, что и SVM с жесткими маржами. Наоборот, если мы установим C равным 0, ограничений больше не будет, и мы получим гиперплоскость, ничего не классифицирующую.
Эмпирические правила таковы: малые значения C приведут к более широкому диапазону за счет некоторых неверных классификаций; большие значения C дадут вам классификатор Hard Margin и допустят нарушение нулевого ограничения
$\endgroup$
2
$\begingroup$
C Параметр используется для управления выбросами — низкий C означает, что мы допускаем больше выбросов, высокий C означает, что мы допускаем меньше выбросов.
$\endgroup$
$\begingroup$
Высокая C (стоимость) означает увеличение стоимости неправильной классификации. Это означает, что гибкое ядро станет более волнистым, чтобы избежать неправильной классификации наблюдений в обучающем наборе.
Если ядро волнистое , модель не будет хорошо обобщать при прогнозировании новых данных.