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  • 针对某一具体的项目,在问题分析的基础上给出求解思路 。 分步骤、列出解决的方法。
  • 上一篇主要讲到的是数据仓库对于企业的价值,以及同数据库系统的区别,数据仓库作为 业务版图扩张和数据价值萃取需求的必然产物,其在构建上也有一些参照的既定规范模式,本篇将讲解数据仓库模型构建思路及工具;...

    上一篇主要讲到的是数据仓库对于企业的价值,以及同数据库系统的区别,数据仓库作为业务扩张和数据价值萃取需求的必然产物,其在构建上也有一些参照的既定规范模式,本篇将讲解数据仓库模型构建思路;

     目录

    一、数据仓库构建需要考虑的问题

    二、什么是数仓的数据模型

    三、如何构建数仓的数据模型

    1、概念模型设计

    2、逻辑模型设计

    3、物理模型设计


    一、数据仓库构建需要考虑的问题

    与数据库的单表基于ER模型构建思路不同,其面向特定业务分析的特性,决定了它的构建需要整合多套数据输入系统,并输出多业务条线的、集成的数据服务能力,需要考虑更全面的因素,包括:

    • 业务需求:从了解业务需求着手分析业务特点和业务期望;
    • 系统架构:从系统架构和数据分布、数据特性等角度,分析系统架构设计上是否有问题;
    • 逻辑设计:从数据模型逻辑设计出发是否设计合理,是否符合数据库开发和设计规范等;
    • 物理设计:从库表类型、库表分区、索引、主键设计等维度,主要针对性能,可扩展性进行物理模型设计审查;

    二、什么是数仓的数据模型

    数据仓库模型构建的宗旨能够直观地表达业务逻辑,能够使用实体、属性及其关系对企业运营和逻辑规则进行统一的定义、编码和命名,是业务人员和开发人员之间沟通的一套语言,数据仓库数据模型的作用:

    •  统一企业的数据视图;
    • 定义业务部门对于数据信息的需求;
    • 构建数据仓库原子层的基础;
    • 支持数据仓库的发展规划;
    • 初始化业务数据的归属;

    常用数据模型的是关系模型和维度模型,关系模型从全企业的高度设计一个3NF模型的方法,用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构,在范式理论上符合3NF,其站在企业角度进行面向主题的抽象,而不是针对某个具体业务流程的,它更多是面向数据的整合和一致性治理;

    维度建模以分析决策的需求为出发点构建模型,直接面向业务,典型的代表是我们比较熟知的星形模型,以及在一些特殊场景下适用的雪花模型,大多数据仓库均会采用维度模型建模;

    维度建模中的事实表客观反应整个业务的流程,比如一次购买行为我们就可以理解为是一个事实,订单表就是一个事实表,你可以理解他就是在现实中发生的一次操作型事件,我们每完成一个订单,就会在订单中增加一条记录,订单表存放一些维度表中的主键集合,这些ID分别能对应到维度表中的一条记录,用户表、商家表、时间表这些都属于维度表,这些表都有一个唯一的主键,然后在表中存放了详细的数据信息:

    如果是采用ER模型,需要设计出一个大宽表,将订单-商家-地址-时间等信息囊括在内,比较直观、细粒度,但也存在设计冗余,如果数据量很大,对于查询和检索将是一个灾难;

    三、如何构建数仓的数据模型

    • 概念模型设计(业务模型):界定系统边界;确定主要的主题域及其内容;
    • 逻辑模型设计:维度建模方法(事实表、维度表);以星型和雪花型来组织数据;
    • 物理模型设计:将数据仓库的逻辑模型物理化到数据库的过程;

    1、概念模型设计

    数据仓库中数据模型设计顺序如上,数据仓库是为了辅助决策的,与业务流程(Business Process)息息相关,数据模型的首要任务便是选择业务流程,为数据仓库的建立提供指导方向,这样才能反过来为业务提供更好的决策数据支撑,让数据仓库价值的最大化,对于每个业务流程,都需要进行独立的数据建模,将业务系统中的 ER 模型转化为数据仓库中的维度数据模型,以便更好的查询与分析。

    2、逻辑模型设计

    事实表一般由两部分组成,维度(Dimension)和度量(Measurement),事实表可以通俗的理解为「什么人在什么时间做了什么事」的事实记录或者场景上下文,拥有最大的数据量,它是业务流程的核心体现,比如电商场景中的订单表,其主键为一个联合主键,由各个维度的外键组成,外键不能为空值,事实表一般不包含非数字类型字段,虽然数据量大,但占用的空间并不大,保证更高的查询效率。

    维度表用于对事实表的补充说明,描述和还原事实发生时的场景,如电商订单中定义用户、商品、地址、时间、促销5个维度,通过这5个维度还原订单发生时的场景,什么人在什么时间在什么地方购买了什么商品,以及购买该商品的促销方式。对于每一个维度而言,都有若干个属性来描述,比如用户有性别、年龄、所在地等信息。这些维度的属性就是之后数据统计的依据,比如我们可以统计不同性别,不同年龄,不同地区在订单中的差异,从向用户制定更精细的营销策略。

    在关系型数据库三范式(3NF)设计极力避免数据的冗余,达到数据的高度一致性,但在数据仓库中3NF并不是最佳实践,反而让系统复杂不已,不利于理解和维护,所以在维度建模中,维度表一般采取反范式的设计,在一张维度表中扁平化存储维度的属性,尽量避免使用外键。

    3、物理模型设计

    在完成数据仓库的概念模型和逻辑模型设计之后,物理模型设计就是落地实施环节,根据数据的粒度和对于业务支撑能力将数据进行分层存储,数据分层存储简化了数据清洗的过程,每一层的逻辑变得更加简单和易于理解,当发生错误或规则变化时,只需要进行局部调整;

    ODS层:全称是Operational Data Store,又叫数据准备层,数据来源层,主要用于原始数据在数据仓库的落地,这些数据逻辑关系都与原始数据保持一致,在源数据装入这一层时,要进行诸如业务字段提取或去掉不用字段,脏数据处理等等。可以理解为是关系层的基础数据;

    DIM层:Dimension层,主要存放公共的信息数据,如国家代码和国家名,地理位置等信息就存在DIM层表中,对外开放,用于DWD,DWS和APP层的数据维度关联。

    DWD层:全称是Data Warehouse Detail,用于源系统数据在数据仓库中的永久存储,用以支撑DWS层和DM层无法覆盖的需求,该层的数据模型主要解决一些数据质量问题和数据的完整度问题,比如商场的会员信息来与不同表,某些会员的的和数据可能不完整等等问题;

    DWS层:全称是Data Warehouse Service,主要包含两类汇总表:一是细粒度宽表,二是粗粒度汇总表,按照商场订单例子,包含基于订单、会员、商品、店铺等实体的细粒度宽表和基于维度组合(会员日进场汇总、会员消费汇总、商场销售日汇总、店铺销售日汇总等)的粗粒度汇总表。这层是对外开放的,用以支撑绝大部分的业务需求,汇总层是为了简化源系统复杂的逻辑关系以及质量问题等,这层是的业务结构容易理解,dws层的汇总数据目标是能满足80%的业务计算。

    其上根据业务需求可以继续构建ADS层(Application Data Store)和面向指标和报表的高度汇总层;

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  • 模型构建

    2020-05-26 20:58:59
    对于字符识别任务,我们已经在前面提出了三种思路,这里我们主要基于思路一来讲解如何利用pytorch搭建深度学习模型思路回顾 我们的思路是将字符识别转换为定长字符识别模型,经过数据分析可以得到字符为6个的图片...

    字符识别模型

    对于字符识别任务,我们已经在前面提出了三种思路,这里我们主要基于思路一来讲解如何利用pytorch搭建深度学习模型。

    思路回顾

    我们的思路是将字符识别转换为定长字符识别模型,经过数据分析可以得到字符为6个的图片仅有一张,因此我们确定定长字符个数为5个,对于不到五个字符的我们将余下的字符填充为10,我们的模型要从数据集中学习到如何从一张图片中识别出5个字符,对于这类视觉问题,我们主要使用卷积神经网络模型。

    预备知识

    利用pytorch我们可以很快速地搭建CNN模型,主要利用pytorch实现这些结构:

    卷积层

    • 输入图片大小n×nn\times n
    • 滤波器尺寸f×ff\times f
    • padding p
    • stride s
      输出大小为
      n+2pfs+1×n+2pfs+1\lfloor \frac{n+2p-f}{s}+1 \rfloor \times \lfloor \frac{n+2p-f}{s}+1 \rfloor

    卷积层pytorch实现

    使用nn.conv2d实现:
    nn.conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,padding)
    这里需要注意padding的使用,若padding=p,则表示在输入的高和宽两个方向分别填充p行(相当于一共填充了2p行),padding=(h,w)表示在两个方向分别填充h、w行。上面式子中的p指的不是在某个方向上一共填充的行数而是一侧填充的数目。

    池化层

    池化层的提出是为了为了缓解卷积层对位置的过度敏感性,同时可以扩大深层网络的感受野,能够更好地学习全局特征。

    nn.MaxPool2d(pooling_size,padding,stride)
    pooling_size为池化窗口的尺寸,padding为填充的数目,stride为池化操作的步长。
    (nf)/s+1(n-f)/s+1
    上面给出的是最大池化,读者也可以查阅pytorch官方文档了解其他池化方式。

    代码实现

    接下来我们就可以进行模型的构建

    class SVHN_Model1(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(SVHN_Model1, self).__init__()
                    
            model_conv = models.resnet18(pretrained=True)
            model_conv.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
            model_conv = nn.Sequential(*list(model_conv.children())[:-1])
            self.cnn = model_conv
            
            self.fc1 = nn.Linear(512, 11)
            self.fc2 = nn.Linear(512, 11)
            self.fc3 = nn.Linear(512, 11)
            self.fc4 = nn.Linear(512, 11)
            self.fc5 = nn.Linear(512, 11)
        
        def forward(self, img):        
            feat = self.cnn(img)
            # print(feat.shape)
            feat = feat.view(feat.shape[0], -1)
            c1 = self.fc1(feat)
            c2 = self.fc2(feat)
            c3 = self.fc3(feat)
            c4 = self.fc4(feat)
            c5 = self.fc5(feat)
            return c1, c2, c3, c4, c5
    
    
    
    

    这里我们使用了预训练模型,根据研究,采用预训练模型对网络参数初始化可以加快模型收敛的速度。

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  • 4、抗噪能力强 逻辑回归在sklearn.linear_model下面 以制作评分卡来梳理一下构建模型思路: 1.导库,获取数据 2.探索数据与数据预处理 2.1 去除重复值 2.2 填补缺失值 2.3 描述性统计处理异常值 2.4 样本不均衡:...
    逻辑 回归返回的数字,即便本质上不是概率,却也有着概率的各种性质,可以被当成是概率来看待和使用。
    主要应用在金融领域
    逻辑的优点:
    1、逻辑回归对线性关系的拟合效果好;
    2、逻辑回归计算快;
    3、逻辑回归返回的分类结果不是固定的0,1,而是以小数形式呈现的类概率数字;
    4、抗噪能力强
     
    逻辑回归在sklearn.linear_model下面
     
    以制作评分卡来梳理一下构建模型的思路:
    1.导库,获取数据
    2.探索数据与数据预处理

    2.1 去除重复值

    2.2 填补缺失值

    2.3 描述性统计处理异常值

    2.4 样本不均衡:可以采用上采样来平衡样本

    2.5 分训练集和测试集

    3.分箱
    (基本步骤:
    1)我们首先把连续型变量分成一组数量较多的分类型变量,比如,将几万个样本分成100组,或50
    2)确保每一组中都要包含两种类别的样本,否则IV值会无法计算
    3)我们对相邻的组进行卡方检验,卡方检验的P值很大的组进行合并,直到数据中的组数小于设定的N箱为止
    4)我们让一个特征分别分成[2,3,4.....20]箱,观察每个分箱个数下的IV值如何变化,找出最适合的分箱个数
    5)分箱完毕后,我们计算每个箱的WOE值, bad%,观察分箱效果.
    这些步骤都完成后,我们可以对各个特征都进行分箱,然后观察每个特征的IV值,以此来挑选特征。

    3.1 等频分箱

    3.2 定义WOE和IV函数

    3.3 卡方检验,合并箱体,画出IV曲线

    3.4 用最佳分箱个数分箱,并验证分箱结果

    3.5 将选取最佳分箱个数的过程包装成函数

    3.6 对所有特征进行分箱选择

    4. 计算各箱的WOE并映射到数据中
    5. 建模与模型验证
    6. 制作评分卡
     
     
     
     
     
     
     
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  • EasyIOS数据模型构建

    2021-04-04 05:08:38
    EasyIOS 2.0是基于MVVM编程思想进行构建的,封装了Scene,SceneModel,Model,Action四种模型来对IOS进行开发,4种模型的定义解决了IOS开发中ViewController承担了过多角色而造成的代码质量低下,使得结构思路更加清晰...
  • 有关使用预训练网络构建模型的两种思路 最近做了一些通过Pre-train 与 Fine-tuning的实际案例,通过查阅资料,尤其是《Deep Learning With Python》这本宝书,发现了一些很有趣的思路,特来此分享一下。 以keras...

    有关使用预训练网络构建模型的两种思路

    最近做了一些通过Pre-train 与 Fine-tuning的实际案例,通过查阅资料,尤其是《Deep Learning With Python》这本宝书,发现了一些很有趣的思路,特来此分享一下。
    以keras已经封装好的ResNet50为例,我们首先实例化一个卷积基。

    from keras.applications.resnet50 import ResNet50
    
    base_model = ResNet50(weights='imagenet',
                          include_top=False,
                          input_shape=(img_width, img_height, 3))
    

    有过一定经验的同学都很清楚,接下来需要做的,就是在这个实例化的卷积基的顶部加上我们自己定义的分类器,这也是我们最常用的思路,以下称之为思路一。

    1.思路一

    在卷积基的顶部接上我们自己定义的分类器,构建自己的模型。
    代码实现:

    x = base_model.output
    x = GlobalAveragePooling2D(name='average_pool')(x)
    predictions = Dense(class_num, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
    

    这种方法之所以常用,就是因为它可以很方便的进行接下来的调整工作,包括数据增强、模型微调等等。
    数据增强:

    R_MEAN = 123.68
    G_MEAN = 116.78
    B_MEAN = 103.94
    
    def preprocess(image):
        mean = [R_MEAN, G_MEAN, B_MEAN]
        image[..., 0] -= mean[0]
        image[..., 1] -= mean[1]
        image[..., 2] -= mean[2]
        return image
    
    
    # 可以对训练集进行数据增强处理
    train_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess,
                                       rotation_range=20,
                                       width_shift_range=0.1,
                                       height_shift_range=0.1,
                                       zoom_range=0.1,
                                       horizontal_flip=True,
                                       fill_mode='constant'
                                       )
    
    # 测试集不许动,去均值中心化完了之后不许动
    validation_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess)
    

    模型微调:

    ResNet50_LAYERS_TO_FREEZE = 'res5a_branch2c'
    
    # 微调模型
    base_model.trainable = True
    set_trainable = False
    for layer in base_model.layers:
        if layer.name == ResNet50_LAYERS_TO_FREEZE:
            set_trainable = True
        if set_trainable:
            layer.trainable = True
        else:
            layer.trainable = False
    

    那么,既然思路一如此完美,为什么我们还要提出可能存在的思路二呢?
    问题就出在执行顺序上。
    当我们使用思路一建模时,我们会在输入数据上端到端地运行整个模型,因此每个输入图像进入模型时都会经过卷积基。正是因为这样,这种方法的计算代价很高。
    假如我由于硬件问题,没有办法安装GPU版本的TensorFlow等框架的话,使用这种方法建模基本上是不可能实现的(因为太过消耗时间和硬件了)。为了解决这个问题,《Deep Learning With Python》上提出了另一种思路,以下,我们称之为思路二。

    2. 思路二

    其实思路二非常简单,或者说是取巧。那就是在你的数据集上运行卷积基,将输出保存成硬盘中的 Numpy 数组,然后用这个数据作为输入,输入到独立的密集连接分类器中。
    明白了吗?
    简单的说,就是整个模型的参数不动,让数据利用其已有的参数进行特征提取,然后将处理过的数据保存起来,可以是.npy、.txt、.csv等等你想要保存的形式,之后在训练模型的时候,直接用保存的数据来训练模型。
    这种方法速度快,计算代价低,因为对于每个输入图像只需运行一次卷积基,而卷积基是目前流程中计算代价最高的。但出于同样的原因,这种方法不允许你使用数据增强。
    贴一下代码能帮助你们更好的理解。
    代码实现:

    # dataProcessingResNet50.py,用于处理数据并保存
    from keras.applications.resnet50 import ResNet50
    import os
    import numpy as np
    from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
    from PIL import Image
    import warnings
    from PIL import ImageFile
    ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True
    warnings.simplefilter("ignore", category=FutureWarning)
    Image.MAX_IMAGE_PIXELS = None
    
    # 定义必要的参数
    num_train_sample = 168000
    num_validation_sample = 9097
    class_num = 168
    batch_size = 100
    img_width = 256
    img_height = 256
    
    R_MEAN = 123.68
    G_MEAN = 116.78
    B_MEAN = 103.94
    
    
    conv_base = ResNet50(weights='imagenet',
                         include_top=False,
                         input_shape=(img_width, img_height, 3),
                         pooling='avg')
    
    base_dir = 'input'
    train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')
    validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')
    
    
    def preprocess(image):
        mean = [R_MEAN, G_MEAN, B_MEAN]
        image[..., 0] -= mean[0]
        image[..., 1] -= mean[1]
        image[..., 2] -= mean[2]
        return image
    
    
    datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess)
    
    
    def extract_features(directory, sample_count):
        features = np.zeros(shape=(sample_count, 2048))
        labels = np.zeros(shape=(sample_count, class_num))
        generator = datagen.flow_from_directory(
            directory,
            target_size=(img_width, img_height),
            batch_size=batch_size,
            class_mode='categorical')
        i = 0
        for inputs_batch, labels_batch in generator:
            features_batch = conv_base.predict(inputs_batch)
            features[i * batch_size: (i + 1) * batch_size] = features_batch
            labels[i * batch_size: (i + 1) * batch_size] = labels_batch
            i += 1
            if i * batch_size % 2000 == 0:
                print("Processing image:", i * batch_size)
            if i * batch_size >= sample_count:
                break
        return features, labels
    
    
    train_features, train_labels = extract_features(train_dir, num_train_sample)
    validation_features, validation_labels = extract_features(validation_dir, num_validation_sample)
    
    
    np.save('input/feature_train256res50.npy', train_features)
    np.save('input/label_train256res50.npy', train_labels)
    np.save('input/feature_validation256res50.npy', validation_features)
    np.save('input/label_validation256res50.npy', validation_labels)
    
    

    然后只需要把保存的数据读出来,并加以训练

    # ResNet50.py,将保存的数据读出来,并训练模型
    import numpy as np
    import keras
    from keras import models
    from keras import layers
    from keras import optimizers
    import matplotlib.pyplot as plt
    from PIL import Image
    import warnings
    
    warnings.simplefilter("ignore", category=FutureWarning)
    Image.MAX_IMAGE_PIXELS = None
    
    
    # 重要参数
    class_num = 168
    img_width = 256
    batch_size = 128
    epochs = 60
    
    # 直接读取处理完以后的数据
    train_features = np.load('input/feature_train256res50.npy')
    train_labels = np.load('input/label_train256res50.npy')
    print("load train data OK")
    validation_features = np.load('input/feature_validation256res50.npy')
    validation_labels = np.load('input/label_validation256res50.npy')
    print("load validation data OK")
    
    model = models.Sequential()
    model.add(layers.Dense(class_num, activation='softmax'))
    model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(lr=5e-4),
                  loss='categorical_crossentropy',
                  metrics=['acc'])
    #              metrics=['acc'])
    
    callback_list = [
        keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(
            monitor='val_loss',
            factor=0.1,
            patience=3,
            verbose=1,
        )
    ]
    
    history = model.fit(train_features, train_labels,
                        epochs=epochs,
                        batch_size=batch_size,
                        callbacks=callback_list,
                        validation_data=(validation_features, validation_labels))
    
    # 保存模型
    model.save('non_Bird_' + str(img_width) + '_ResNet50.h5')
    

    思路二虽然没办法进行接下来的进一步优化,但是如果小伙伴们没办法安装GPU版本的框架的话,也会是种很不错的选择,因为基本上可以将思路二看作是使用全冻结的(或者说是全不冻结?)ResNet50预训练网络来进行构建模型。

    好的,这次基本上就写到这里。

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    千次阅读 2019-04-25 16:49:42
    1 知识图谱的总体构建思路 如图所示,从原始的数据到形成知识图谱,经历了知识抽取、知识融合(实体对齐)、数据模型构建、质量评估等步骤。 原始的数据,按照数据的结构化程度来分,可以分为结构化数据、半结构...
  • 于半月前,针对文本分类进行学习,实验的目的是通过对下图1中的不同情感文本构建训练集模型,对应的下图2是对训练集的注释说明。类标0开头为喜悦类别,类标1开头的为愤怒类别,类别2开头的是厌恶类别,类别3开头的为...
  • 阐明了利用GOCAD进行三维地质建模的思路及主要建模步骤。以哨牌矿区为例,利用GOCAD模拟了该区从震旦系灯影组到第四系地层及断裂。在模拟地形、地层及构造面时通过离散光滑插值技术(DSI)很好地消除了单纯的由克里金...
  • 数据存储和构建数据仓库 大数据平台所面临的数据种类多种多样,包括结构化和非结构化数据 对不同类型的数据提供对应的存储模型和查询方式 存储之后如何使用数据 快速计算的方式有: 离线批处理 实时流计算 机器...
  • 说到模型模块的构建步骤,再来回顾一下Pytorch五大模块的流程《Pytorch:机器学习深度学习整个模型训练的总体步骤思路模型模块的具体框架如下: 模型创建 具体通过代码表述 ...
  • 属性表里的数据过多,单一的使用表转excel工具可能不太行的通,试试模型构建器,搭建模型来批量导出excel 正文 首先,讲讲思路: 1、创建一个迭代表(英文版是Iterate Tables); 2、迭代表连接表转excel工具(英文版...
  • 高精度工作面煤层三维模型是实现无人开采的有效保障,但现阶段构建的煤层三维模型普遍存在以静态模型为主且垂向分辨率较低的问题,为满足无人开采对煤层三维模型高精度的要求,煤层三维模型必须要有一个动态精细修正...
  • ArcGIS分割栅格·使用模型构建

    千次阅读 2018-10-06 10:20:38
    看起来很简单,但实际操作过程中还是踩到了一些坑,诸多尝试后使用模型构建器解决了问题,在这里记录下。 思路 制作用于裁剪的分幅图框; 使用分幅图框对栅格进行裁剪; 解决方案 制作分幅图框 ...
  • 命名实体识别任务 样本数据 data数据地址: ...提取码:4ypa 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 ...测试模型 ...调优思路说明 ...数据集角度:改变原数据集分割...数据增强思路构建生成模型,将所有数据大概25
  • 《Python数据分析与应用》第6章使用sklearn构建模型,侵请删 相关网站链接 一、P174 任务一:使用sklearn实现数据处理和降维 1、读取sklearn中自带的波士顿数据集 2、用train_test_split()划分数据集 3、标准差标准...
  • 结果:构建了我国U-MDS宏观模型,获得了医疗卫生服务系统动态行为特征,为系统结构调整提出政策建议。结论:系统动力学为U-MDS研究提供了较好的研究方法和思路,也为卫生政策研究提供了量化分析工具。
  • 基于MATLAB和决策树的农用地定级模型构建与应用,赵璐,郑新奇,针对传统农用地定级的缺陷,本文探讨了应用决策树方法进行农用地定级评价的研究思路和技术路线,构建了基于MATLAB和决策树C4.5算法��
  • [深度之眼]TensorFlow2.0项目班-三种思路构建mnist图像识别模型 模型很简单,主要让大家区分三种建模思路的区别,直接上代码: import tensorflow as tf fashion = tf.keras.datasets.fashion_mnist (x_train, y_...
  • 通过对2005~2010年我国煤矿发生的事故进行统计分析,找出了我国煤矿事故多发的主要原因,并从新的视觉角度出发创新性地提出了煤矿事故发生新的机理模型,划分了事故类型,为我国煤炭行业的安全管理提供了新的思路,...
  • 大家都知道深度学习的模型训练需要大量的数据样本,在完整的机器学习流程中通常包含训练集(Training Set)、测试集(Validation Set)和验证集(Test Set)三部分。这三部分的作用分别如下: 训练集:用于训练模型。 验证...
  • SaaS系统中的数据模型设计思路

    千次阅读 2015-01-06 17:41:06
    本文尝试通过对国内外对于基于SaaS模式的数据模型的几种常见思路及其适用场景的研究,对这方面的若干关键问题进行初步的探讨和分析。 SaaS系统常见数据模型 在设计SaaS系统的数据模型时出于服务客户及减低开发成本...
  • 可持续养老服务系统设计存在若干可行解,围绕提升养老满意度,提出CSE服务系统设计框架,充分利用信息化社会优势,对CSE产品与服务进行集成设计,建立CSE服务系统配置模型,分析了CSE服务系统选择、构建影响因素,...
  • 5.1 中央预订系统功能模型构建 65 5.2案例——金陵饭店集团 67 5.2.1 背景 67 5.2.2 金陵饭店集团CRS的发展 68 5.2.3 金陵饭店集团CRS的功能模型 69 5.2.4 案例分析 70 6 研究总结与展望 72 6.1 研究结论 72 6.2 ...
  • 有人忙得连续加班半年推倒重来,决策人员常常把项目设计案彻底推翻然后重新再来,导致流水线后的人员常常要重做人员不齐,部门长期缺人,但依然要做项目这些问题,我个人认为背后都可以归结于团队的决策模型不完整所...
  • 构建价格模型

    2017-01-07 10:18:00
    KNN(k-nearest neighbors)价格预测模型: { attr1:value,attr2:value2,...,attrn:valuen,price:num } 算法思路: 1.先求训练集数据和给定的测试数据的欧几里得距离; 2.然后进行排序,选取前k...
  • 从该问题的分析思路看(有问题找方案):建立磁盘容量使用的预警系统(避免宕机等)——>(问题背景:总容量大小基本不变,使用量根据负载情况变化)预测出某时刻的使用量——>预测使用量占比是否达到预警系统...

空空如也

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模型构建思路