小額信貸利率的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

房仲話術大揭密

為了解決小額信貸利率的問題，作者賴淑惠 這樣論述：

　　「千金難買早知道！」原來，房子就是這樣賣的！ 　　買賣房子，一坪差價只要幾萬塊，光是一間房子，買賣雙方之間的勝負差距，就有可能是上百萬元。 　　買賣房子，您是被銷售話術擺佈的「輸」方？還是想成為主導房仲幫您控盤的「贏」者？ 　　繼上一部房市暢銷著作《就靠房市躺著賺》呈現20種小資男女購屋置產的故事案例，本書再次以全新的20種劇本，告訴您在買房子的過程之中，您可能從來沒有想過、卻絕對會碰上的各種狀況！ 　　一般消費者或首購族，可藉由別人的經驗和教訓，就能讓您在購屋時，早先了解仲介或代銷人員，會如何把房子賣給您？ 　　良心房仲更可藉此知悉破解不肖同業的”奧” 步，以此借鏡建立好客”緣”的關

係，提升業務的品質與能力，找回專業的尊嚴，別再讓房仲一直不斷地被大眾給 ”抹黑”。 　　本書絕對是一門消費者在購屋行前之必修功課；同時亦是房仲人員修煉業務能力的最佳寶典。 作者簡介 賴淑惠 　　政大中文系、世新傳研所畢業 　　曾任：雜誌、電視台記者　　　　　網路地產王新聞中心主管 　　著有：《就靠房市躺著賺》一書 　　如果你跟我一樣，很喜歡房子，就會知道，其實，買房子，有時候只是在買一個夢想，只是，為了實現這個夢想，會有一些風險，仲介在當中的角色，可以是朋友，也可以是對手，這樣亦敵亦友的關係，真的很微妙，該怎麼化敵為友，讓交易圓夢的過程更順暢愉快？這需要很多的經驗！這本書，分享了很多朋友的故事

，以及該怎麼跟房仲交手，甚至破解房仲話術的小技巧，有了這本工具書，把別人的錯誤，化做自己成功的方法，大家都可以簡單一圓成家夢！

小額信貸利率進入發燒排行的影片

以機器學習方式探討P2P借款人之信用評等 - 以 Lending Club 為例

為了解決小額信貸利率的問題，作者游茜婷 這樣論述：

本研究以美國最大P2P平台 - Lending Club為例，對借款人信用評等之訂定進行預測，藉由機器學習方式找尋平台判定評等的重要變數，以多項式邏輯斯迴歸模型（Multinomial Logistic Regression Model）、區別分析（Discriminate Analysis）與隨機森林（Random Forests）三種方法分別建立信用評等之分類模型。研究結果顯示，各模型中對信用評等影響力較大的主要變數為借款金額、每月支付款、信用動用比率、信用使用額度，且預測準確性會隨著信用評等級別區分愈細而下降。在模型效能比較部份，三種研究方法中，以隨機森林有最佳的分類表現，其準確率為4

3.98%。