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    2019-12-05 13:49:22

    机器学习和数据挖掘是紧密相关的,要进行数据挖掘需要掌握一些机器学习所用的方法和模型知识,通过模型的训练可以得到处理数据的最优的模型。数据挖掘常用的模型如下:

    3.1 监督学习模型

    就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的,也就具有了对未知数据进行分类的能力。

    3.1.1决策树:

    决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论。

    主要的决策树算法有ID3、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻,能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。

    3.1.2 贝叶斯方法:

    贝叶斯(Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法,如朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性,选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提,而此假设在实际情况中经常是不成立的,因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法,如TAN(Tree Augmented Native Bayes)算法,它是在贝叶斯网络结构的基础上增加属性对之间的关联来实现的。

    3.1.3 神经网络

    神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在这种模型中,大量的节点(称”神经元”)之间相互联接构成网络,即”神经网络”,以达到处理信息的目的。神经网络通常需要进行训练,训练的过程就是网络进行学习的过程。训练改变了网络节点的连接权的值使其具有分类的功能,经过训练的网络就可用于对象的识别。目前,神经网络已有上百种不同的模型,常见的有BP神经网络、径向基RBF网络、Hopfield网络、随机神经网络(Boltzmann机)、竞争神经网络(Hamming网络,自组织映射网络)等。但是当前的神经网络仍普遍存在收敛速度慢、计算量大、训练时间长和不可解释等缺点。

    3.1.4 支持向量机(SVM)

    支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是根据统计学习理论提出的一种新的学习方法,它的最大特点是根据结构风险最小化准则,以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力,较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。对于分类问题,支持向量机算法根据区域中的样本计算该区域的决策曲面,由此确定该区域中未知样本的类别。

    3.1.5 集成学习分类模型

    集成学习是一种机器学习范式,它试图通过连续调用单个的学习算法,获得不同的基学习器,然后根据规则组合这些学习器来解决同一个问题,可以显著的提高学习系统的泛化能力。主要采用(加权)投票的方法组合多个基学习器,常见的算法有装袋(Bagging)、提升/推进(Boosting)、随机森林等。集成学习由于采用了投票平均的方法组合多个分类器,所以有可能减少单个分类器的误差,获得对问题空间模型更加准确的表示,从而提高分类器的分类准确度。

    3.1.6 其他分类学习模型

    此外还有logistics回归模型、隐马尔科夫分类模型(HMM)、基于规则的分类模型等众多的分类模型,对于处理不同的数据、分析不同的问题,各种模型都有自己的特性和优势。

    3.2 无监督学习模型

    在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构,应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见的聚类算法如下所示:

    3.2.1 K-means聚类

    K-means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值。

    3.2.2 基于密度的聚类

    根据密度完成对象的聚类。它根据对象周围的密度(如DBSCAN)不断增长聚类。典型的基于密度方法包括:DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):该算法通过不断生长足够高密度区域来进行聚类;它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义为一组“密度连接”的点集。OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):并不明确产生一个聚类,而是为自动交互的聚类分析计算出一个增强聚类顺序。

    3.2.3 层次聚类方法

    层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解,直到某种条件满足为止。层次凝聚的代表是AGNES算法,层次分裂的代表是DIANA算法。具体又可分为凝聚的,分裂的两种方案。

    凝聚的层次聚类是一种自底向上的策略,首先将每个对象作为一个簇,然后合并这些原子簇为越来越大的簇,直到所有的对象都在一个簇中,或者某个终结条件被满足,绝大多数层次聚类方法属于这一类,它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。

    分裂的层次聚类与凝聚的层次聚类相反,采用自顶向下的策略,它首先将所有对象置于同一个簇中,然后逐渐细分为越来越小的簇,直到每个对象自成一簇,或者达到了某个终止条件。

    3.2.4 谱聚类

    谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图,使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同,可以是割边最小分割, 也可以是分割规模差不多且割边最小的分割。谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解,其基本思想是利用样本数据的相似矩阵(拉普拉斯矩阵)进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。

    此外常用的聚类方法还有基于网格的聚类、模糊聚类算法、自组织神经网络SOM、基于统计学的聚类算法(COBWeb、AutoClass)等。

    3.3 半监督学习

    3.3.1 半监督学习概述

    半监督学习算法要求输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预测,但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量机(Laplacian SVM.)等。

    3.3.2 Multi-view algorithm(多视角算法)

    一般多用于可以进行自然特征分裂的数据集中.考虑特殊情况(每个数据点表征两个特征):每一个数据点看成是两个特征的集合,然后利用协同训练(Co-training algorithm)进行处理.协同训练(co-training)算法,此类算法隐含地利用了聚类假设或流形假设,它们使用两个或多个学习器,在学习过程中,这些学习器挑选若干个置信度高的未标记示例进行相互标记,从而使得模型得以更新。

    3.3.3 Graph-Based Algorithms(基于图的算法)

    基于图的算法是基于图正则化框架的半监督学习算法,此类算法直接或间接地利用了流形假设,它们通常先根据训练例及某种相似度度量建立一个图,图中结点对应了(有标记或未标记)示例,边为示例间的相似度,然后,定义所需优化的目标函数并使用决策函数在图上的光滑性作为正则化项来求取最优模型参数。

    3.4 文本处理模型

    3.4.1 分词模型

    分词模型主要在处理文本过程中使用,在此特指中文分词模型。中文分词算法现在一般分为三类:基于字符串匹配,基于理解,基于统计的分词。

    基于字符串匹配分词:

    机械分词算法。将待分的字符串与一个充分大的机器词典中的词条进行匹配。分为正向匹配和逆向匹配;最大长度匹配和最小长度匹配;单纯分词和分词与标注过程相结合的一体化方法。所以常用的有:正向最大匹配,逆向最大匹配,最少切分法。实际应用中,将机械分词作为初分手段,利用语言信息提高切分准确率。优先识别具有明显特征的词,以这些词为断点,将原字符串分为较小字符串再机械匹配,以减少匹配错误率;或将分词与词类标注结合。

    基于理解分词:

    分词同时进行句法语义分析等模拟人对句子的理解,包括分词子系统,句法语义系统,总控部分。总控部分协调下,分词字系统可以获得有关词,句子等的句法和语义信息对分词歧义进行判断。需要大量的语言知识信息。

    基于统计分词:

    相邻的字同时出现的次数越多,越有可能构成一个词语,对语料中的字组频度进行统计,不需要切词字典,但错误率很高。可以考虑:使用基本词典进行关键词分词,使用统计方法识别新词组,两者结合。

    3.4.2 TF-IDF模型

    TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外,因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法,以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。

    TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率(另一说:TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数)。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m+k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。(另一说:IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)是指果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力。)但是实际上,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处.

    3.4.3 LDA模型

    LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布,主题到词服从多项式分布。

    LDA是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息。它采用了词袋(bag of words)的方法,这种方法将每一篇文档视为一个词频向量,从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序,这简化了问题的复杂性,同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布,而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。

    4 模型评价指标

    4.1 模型评价概述

    建模构建过程中会得出一系列的分析结果、模式或模型。同一个采样数据可以利用多种数据分析方法和模型进行分析,模型评价的目的之一就是从这些模型中自动找出一个最好的模型出来,另外就是要针对业务对模型进行解释和应用。

    模型效果评价通常分两步,第一步是直接使用原来建立模型的样本数据来进行检验。假如这一步都通不过,那么所建立的决策支持信息价值就不太大了。一般来说,在这一步应得到较好的评价。这说明你确实从这批数据样本中挖掘出了符合实际的规律性。第一步通过后,第二步是另外找一批数据,已知这些数据是反映客观实际的、规律性的。这次的检验效果可能会比前一种差,差多少是要注意的,若是差到所不能容忍程度,那就要考虑第一步构建的样本数据是否具有充分的代表性,或是模型本身是否够完善。这时候可能要对前面的工作进行反思了。若这一步也得到了肯定的结果时,那所建立的数据挖掘模型应得到很好的评价了。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.一分钟了解互联网数据挖掘流程
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    千次阅读 2019-11-06 08:27:31
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    以下是学生选课系统的系统分析模型文档                                                                              

                                                                                            系统分析模型

     

     

     

     

     

     

     

       

                                                                       项目名称       XXXX大学学生选课系统                   

                                                                       班    级:           软件工程XX X                 

                                                                       组                                      

                                                                       组                      

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    目 录

    1系统分析模型…….....................................................................................................1

    1.1用例图…............................................................................................................1

    1.2类图……............................................................................................................2

     

     

     

    1系统分析模型

    1.1用例图

    本系统为XXXX大学学生选课系统,系统中用户分为4类,分别是:学生、教师、教务处课程管理员以及外部排课系统。

    (1)学生通过身份验证后进入主界面。主界面为学生提供5种选择:查看课程总览、查看课表(其中包括个人课表和推荐课表)、选择课程、退选课程、成绩查询、查看个人信息、退出登录。

    (2)教师通过身份验证后进入主界面,主界面为教师提供5种选择:查看课程、查看学生名单、成绩录入、个人信息查看、退出登录。

    (3)教务处课程管理员通过身份验证后进入主界面,主界面为管理员提供4种选择:学生信息管理、教师信息管理、课程信息管理、退出登录。

    (4)外部排课系统生成推荐课表。

    系统用例图,如图1-1

    hello

     

    1.2类图

    本系统中实体类共有7种,分别是:学生类、教师类、教务处课程管理员类、课程类、个人课表类、推荐课表类、成绩类。

    各个类的属性如图1-2,类图如图1-3。

     

     

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  • 五大主流数据库模型

    千次阅读 2021-02-08 13:38:36
    导读:无论是关系型数据库还是非关系型数据库,都是某种数据模型的实现。本文将为大家简要介绍5种常见的数据模型,让我们来追本溯源,窥探现在流行的数据库解决方案背后的神秘世界。什么是数据模型?访问数据库中的...

    导读:无论是关系型数据库还是非关系型数据库,都是某种数据模型的实现。本文将为大家简要介绍5种常见的数据模型,让我们来追本溯源,窥探现在流行的数据库解决方案背后的神秘世界。

    120_120312213536_1.jpg

    什么是数据模型?

    访问数据库中的数据取决于数据库实现的数据模型。数据模型会影响客户端通过API对数据的操作。不同的数据模型可能会提供或多或少的功能。一般而言,数据模型不会直接提供过多的功能,许多功能必须由客户端自行实现。

    数据模型决定了客户端如何对数据进行编码存储。应用程序需要某种域模型与存储技术支持的特性进行映射。

    迄今为止,主导的数据模型仍然是关系模型。在这里,我们主要想为大家介绍一下非关系模型,作为对比,本文也会简要介绍一下关系模型。

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    数据模型概述

    1.关系模型

    关系模型使用记录(由元组组成)进行存储,记录存储在表中,表由架构界定。表中的每个列都有名称和类型,表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言,提供相应的语法查找符合条件的记录,如表联接(Join)。表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。

    表中的记录可以被创建和删除,记录中的字段也可以单独更新。

    关系模型数据库通常提供事务处理机制,这为涉及多条记录的自动化处理提供了解决方案。

    对不同的编程语言而言,表可以被看成数组、记录列表或者结构。表可以使用B树和哈希表进行索引,以应对高性能访问。

    2.键值存储

    键值存储提供了基于键对值的访问方式。

    键值对可以被创建或删除,与键相关联的值可以被更新。

    键值存储一般不提供事务处理机制。

    对不同的编程语言而言,键值存储类似于哈希表。对此,不同的编程语言有不同的名 字(如,Java称之为“HashMap”,Perl称之为“hash”,Python称之为“dict”,PHP称之为“associative array”),C++则称之为“boost::unordered_map<...>”。

    键值存储支持键上自有的隐式索引。

    键值存储看起来好像不太有用,但却可以在“值”上存储大量信息。“值”可以是一个XML文档,一个JSON对象,或者其它任何序列化形式。

    重要的是,键值存储引擎并不在意“值”的内部结构,它依赖客户端对“值”进行解释和管理。

    120_120312221517_1.png

    3.文档存储

    文档存储支持对结构化数据的访问,不同于关系模型的是,文档存储没有强制的架构。

    事实上,文档存储以封包键值对的方式进行存储。在这种情况下,应用对要检索的封包采取一些约定,或者利用存储引擎的能力将不同的文档划分成不同的集合,以管理数据。

    与关系模型不同的是,文档存储模型支持嵌套结构。例如,文档存储模型支持XML和JSON文档,字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和列值键。

    与键值存储不同的是,文档存储关心文档的内部结构。这使得存储引擎可以直接支持二级索引,从而允许对任意字段进行高效查询。支持文档嵌套存储的能力,使得查询语言具有搜索嵌套对象的能力,XQuery就是一个例子。MongoDB通过支持在查询中指定JSON字段路径实现类似的功能。

    120_120312222806_1.gif

    4.列式存储

    如果翻转数据,列式存储与关系存储将会非常相似。与关系模型存储记录不同,列式存储以流的方式在列中存储所有的数据。对于任何记录,索引都可以快速地获取列上的数据。

    Map-reduce的实现Hadoop的流数据处理效率非常高,列式存储的优点体现的淋漓极致。因此,HBase和Hypertable通常作为非关系型数据仓库,为Map-reduce进行数据分析提供支持。

    关系类型的列标对数据分析效果不好,因此,用户经常将更复杂的数据存储在列式数据库中。这直接体现在Cassandra中,它引入的“column family”可以被认为是一个“super-column”。

    列式存储支持行检索,但这需要从每个列获取匹配的列值,并重新组成行。

    5.图形数据库

    图形数据库存储顶点和边的信息,有的支持添加注释。

    图形数据库可用于对事物建模,如社交图谱、真实世界的各种对象。IMDB(Internet Movie Database)站点的内容就组成了一幅复杂的图像,演员与电影彼此交织在一起。

    图形数据库的查询语言一般用于查找图形中断点的路径,或端点之间路径的属性。Neo4j是一个典型的图形数据库。

    选择哪一种数据模型?

    数据模型有着各自的优缺点,它们适用于不同的领域。不管是选择关系模型,还是非关系模型,都要根据实际应用的场景做出选择。也许你会发现单一的数据模型不能满足你的解决方案,许多大型应用可能需要集成多种数据模型。

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  • 常用的几种软件生命周期模型

    万次阅读 多人点赞 2019-09-27 12:15:08
    一、瀑布模型 瀑布模型各个阶段为:计划,需求分析,设计,程序编码,软件测试,运行维护。 瀑布模型将软件生命周期的各项活动自上而下如瀑布流水依次连接,上一阶段的输出作为下一阶段的输入,同时,在每一个...

    一、瀑布模型

    瀑布模型各个阶段为:计划,需求分析,设计,程序编码,软件测试,运行维护。

    瀑布模型将软件生命周期的各项活动自上而下如瀑布流水依次连接,上一阶段的输出作为下一阶段的输入,同时,在每一个阶段如果发现问题,都可以逆流而上,向上一阶段进行反馈,然后做适当的修改,但是只能逐层反馈,不能跨级反馈。

    通过瀑布模型归纳得出:如果每一阶段都能保证有效性,那么最终产生的结果也能保证其有效性。

    通过各个阶段,会依次输出(即下一阶段的输入)以下产品:软件需求规约,设计文档,实际代码,测试用例,最终产品等等。

    瀑布模型的优点:

    • 有良好的需求确认入口,为后续的开发奠定良好的基础。
    • 强调设计过程。软件是“创造”出来的,不是“制造”出来的,所以设计显得格外重要。
    • 每一阶段结束后要进行复审,允许获取方/用户的参与,有效的控制了系统的质量问题。
    • 当前一阶段完成时,只需要关注后续阶段即可。(已经确保了前一阶段的有效性)

    瀑布模型的缺点:

    • 客户必须能完整、正确和清晰的表达出需求,同时开发人员一开始就必须理解需求。(实际上在很多项目中,客户都很难在一开始就表达出明确的需求,开发人员也很难在一开始就理解所有需求)
    • 缺乏灵活性。如果一开始的需求出现了偏差,那么很大可能会导致最终产品出现偏差。
    • 各阶段可能会产生过多文档,造成不易管理。
    • 在瀑布模型结束之前都不能演示系统的功能,增加了项目的风险。

     

    二、增量模型

    增量模型将需求进行分段,分成一系列增量产品,每一增量可以分别开发,即:将软件模块化,每一模块为一增量组件,然后分别进行开发,所有增量叠加在一起就形成了最终的软件产品。

    另外,每一个增量分别开发时,都是一个瀑布模型,所以可以把增量模型看成是瀑布模型的升级版,瀑布模型的变体。

    增量模型的优点:

    由于增量模型作为瀑布模型的变体,所以增量模型具有瀑布模型的所有优点,除此之外还有:

    • 第一个可交付版本所需成本和时间相比于瀑布模型来说是很少的,比如说第一个增量只有软件的核心功能。
    • 能很快的看到一些成果,增加开发人员的信心。
    • 开发风险相对不大。(大事化小,小事化了,分而治之)
    • 由于可以很快的发布第一格版本,因此可以减少用户需求的变更,对用户形成了制约。

    增量模型的缺点:

    • 由于初始增量是后续增量的基础,所以如果要对初始增量的需求进行修改,可能会影响后续的增量。
    • 增量模型要求必须有一部分的需求是可以确定的(即:不用把所有需求都确定下来,但是必须要先确定一部分),因为每一个增量都相当于是一个瀑布模型,这样就不难理解了。
    • 增量过多会造成管理成本超支,影响进度。

     

    三、演化模型

    演化模型能在需求不明确的情况下,通过不断迭代,逐步让需求明确。经过多次迭代,每次迭代都会历经需求分析,设计,编码,测试,运行这些过程。每次迭代产生一个增量,迭代后所产生的结果都会向用户进行反馈,然后根据用户的要求再对需求进行修改,然后进行下一次迭代,这样不断迭代,最终产生用户满意的产品。

    其中每一个迭代过程都相当于一个小的瀑布模型,只是在需求分析阶段不太一样。

    :不能弱化需求分析阶段的工作!

    演化模型的优点:

    • 在需求不明确的情况下,可以使用该模型。
    • 用户可以通过运行系统来对需求进行改进。
    • 需要更多用户/获取方的参与,增加了对软件质量的控制。

    演化模型的缺点:

    • 每个迭代都会有管理成本,较多的迭代使得管理成本较大。
    • 容易让开发团队有不进行需求分析的借口。
    • 用户不易理解该模型不断迭代演化的特点,因此当某次迭代后的反馈不理想时,用户容易产生抱怨情绪。(实际上,这一缺点也是帮助了开发团队能从用户那儿获取到更明确的需求,因为用户抱怨,不满意,所以会提出改进意见,使得需求更加明确,促进了下一次的迭代)

    :其实很多用户都有一个特点:说不清楚自己想要什么,但是当东西放在他面前的时候,他却能挑出一堆的毛病来。

     

    四、喷泉模型

    喷泉模型主要用于描述面向对象的软件的开发过程,该模型自下而上,各阶段无缝连接,可多次迭代。

    迭代:目的是求精。系统某部分被重复工作多次,相关的功能在迭代中逐渐接近完善。

    无缝:即各个阶段之间不存在明显的边界。

    喷泉模型的优点:

    • 由于各阶段是无缝连接的,所以各阶段可以同步开发,提高开发效率。

    喷泉模型的缺点:

    • 由于多次迭代,会产生大量的文档,会导致文档管理困难。

     

    五、螺旋模型

    螺旋模型是在瀑布模型和演化模型的基础上加入了风险分析。一个迭代过程为:制定计划,风险分析,开发,评估。这四个活动分布在笛卡尔坐标的四个象限中,一个象限表示一个活动。

    从制定计划开始,然后风险分析,如果通过了风险分析,则进入开发阶段,开发完成后再进行评估。评估后又进入外一层螺旋进行下一次循环迭代,制定计划,风险分析。。。直到项目开发完成或者没有通过风险分析为止。

    螺旋模型其实和演化模型有些类似,都是通过不断迭代去完善需求,完善系统。但是,螺旋模型有一个最大的特点就是:风险分析。

    螺旋模型的优点:

    • 对大型的项目有较好的风险控制能力。

    螺旋模型的缺点:

    • 需要分析人员有风险分析的经验,因为分析失误会造成很大的损失。
    • 螺旋模型周期相对较长,所以不适用于大部分软件开发项目。

     

    六、快速原型模型

    快速原型是快速建立起来的程序,它只是最终产品的子集(或雏形),建立快速原型的作用是帮助用户确定需求以及可以用于确定项目的可行性。

    快速原型模型主要部分可以分为:

    1. 原型快速分析:分析者和用户相互配合,快速确定软件系统的基本需求。
    2. 原型构造:在原型快速分析的基础上,只考虑主要特性,快速构造一个可运行的系统。
    3. 原型运行与评价:开发人员与用户频繁沟通,发现问题,消除误解,目的是发现新需求并修改原有需求。
    4. 原型修正:根据新需求对原型系统进行修正。
    5. 判定原型完成:若原型修改后获得了参与者的一致认可,那么原型开发的迭代就可以结束了。

    快速原型模型的优点:

    • 主要针对于小型的、快捷的,并且需求不明确的项目.
    • 有的软件原型可以作为最终产品的一部分。

    快速原型模型的缺点:

    • 快速建立的系统结构加上连续修改可能导致产品质量低下,原型系统的内部结构可能不好。

     

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  • SLAM中常用的相机模型及标定工具

    千次阅读 2021-07-12 14:24:44
    SLAM中常用的相机模型 (一)Pinhole(针孔相机) 最为简单也最为常见的模型是针孔相机模型,我们所使用的大部分无畸变镜头和广角镜头都可以用该模型来建模。它按照小孔成像原理:同一光线上,射影中心、物体在像...
  • 搜索引擎的检索模型-查询与文档的相关度计算1. 检索模型概述      搜索结果排序时搜索引擎最核心的部分,很大程度度上决定了搜索引擎的质量好坏及用户满意度。实际搜索结果排序的因子有很...
  • 第7章 网页布局设计 回顾 常用的选择器分为标签选择器类选择器和ID选择器 CSS中常用的属性样式包括文本和字体属性背景属性以及盒子模型相关的属性 样式有三种使用方式分别是行内样式表内嵌样式表和外部样式表 样式的...
  • 互联网运营常用8大数据分析模型

    千次阅读 2019-05-27 17:06:37
    1、用户模型 “不仅要知道用户当下在想什么,更要知道用户背后在想什么,以及用户正在经历着什么。” 传统用户模型构建方式 用户模型:基于对用户的访谈和观察等研究结果建立,严谨可靠但费时; 临时用户模型:基于...
  • 问题二SIR模型 精品文档 精品文档 收集于网络如有侵权请联系管理员删除 收集于网络如有侵权请联系管理员删除 精品文档 收集于网络如有侵权请联系管理员删除 MACROBUTTON MTEditEquationSection2 SEQ MTEqn \r \h SEQ...
  • 软件测试模型有哪些?

    千次阅读 2022-05-18 16:18:43
    瀑布模型(Waterfall Model)是一个软件生命周期模型,开发过程是通过设计一系列阶段顺序展开的,从系统需求分析开始直到产品发布和维护,项目开发进程从一个阶段“流动”到下一个阶段,这也是瀑布模型名称的由来。...
  • MapReduce 编程模型

    2013-09-08 10:08:30
    MapReduce goole MapReduce编程模型
  • 三种盒模型详解

    万次阅读 2020-08-31 15:00:51
    这里写自定义目录标题盒模型简介标准盒模型外边距内边距border边框怪异盒模型Box-sizing弹性盒模型:flexboxflexbox的基础知识浏览为内核及前缀 盒模型简介 盒子模型是css中一个重要的概念,理解了盒子模型才能更好的...
  • 深度学习常用框架和基础模型

    千次阅读 2020-06-14 08:52:57
    目录一、深度学习框架1、解释2、常用的框架二、常用的深度神经网络基础模型(视觉)1、AlexNet模型2、VGG模型3、GoogLeNet模型4、ResNet模型5、MobileNet模型6、BERT模型 一、深度学习框架 参考链接: ...
  • 上一篇【智能营销增益(Uplift Modeling)模型——模型介绍(一)】仔细介绍了理论部分,本篇主要是算法库pylift的介绍。 在【营销增益模型实战-Uplift Model原理及应用】一文中提到: 目前的算法包虽然可以直接...
  • 第3章 创建基本三维模型 ;3.1 几何体的类型 ;在图示的下拉列表中标准基本体扩展基本体门窗AEC扩展和楼梯属于基本几何体其它的属于高级建模部分基本几何体又分为以下几类;建筑对象建筑对象是在建筑工程或构造领域常用...
  • 要求制定企业范围的工程化标准,而且无论是管理还是工程开发都需要一套文档化的标准,并将这些标准集成到企业软件开发标准过程去。 4)管理级: 软件过程和产品质量有详细的度量报告,软件产品和过程得到了定量的...
  • 软件工程中五种常用的软件开发模型整理

    万次阅读 多人点赞 2019-12-10 20:28:23
    为了使软件生命周期中的各项任务能够有序地按照规程进行,需要一定的工作模型对各项任务给予规程约束,这样的工作模型被称为软件过程模型。 1.瀑布模型 瀑布模型是将软件生存周期中的各个活动规定为依线性顺序连接的...
  • Naive Bayes Classifier)是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的方法,先通过已给定的训练集,以特征词之间独立作为前提假设,学习从输入到输出的联合概率分布,再基于学习到的模型,输入X,求出使得...
  • 测试生命周期模型V模型W模型瀑布模型H模型快速原型模型X模型 V模型、W模型、瀑布模型、 H模型、快速原型模型、X模型 V模型 V模型:需求分析-概要设计-详细设计-编码-单元测试-集成测试-系统测试-验收测试 V模型的优...
  • 软件过程模型 软件生命周期 从设计、投入使用到被淘汰的全过程 注意这里不只是设计、连...CMM模型分为五级:初始级(1级)、可重复级(2级)、定义级(3级)、管理级(4级)、优化级(5级)共5个成熟度等级,低级别是实现高级
  • 常见测试模型

    千次阅读 2022-02-14 14:41:10
    常见测试模型 模型,将比较抽象事物用比较形象的方式表现出来 ...W模型将测试和开发过分离出来,对整个项目过程中的需求文档、设计文档同样要进行测试,将测试工作前置,大大降低整个项目的质量风险。 敏
  • LDA主题模型简介及Python实现

    万次阅读 多人点赞 2022-01-09 09:22:39
    LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布,可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。 LDA主题模型不关心文档中单词的顺序,通常使用词袋特征(bag-of-word feature)来...
  • CSS两种盒模型(标准盒模型&IE盒模型)

    千次阅读 2021-09-13 18:51:01
    CSS盒模型分为两种:标准盒模型、IE盒模型(也成为怪异盒模型)。 两种盒模型的区别在于他们的总宽度的计算公式不一样。 在文档首部加了 <!Doctype html>声明,即使用标准盒模型,若不加,则会由浏览器自己...
  • 软件生命周期模型基本概念--PDCA循环(戴明环)--软件工作过程--软件生命周期--软件过程模型传统软件生命周期模型--瀑布模型--演化模型--增量模型--喷泉模型--V模型--W模型--螺旋模型--构件组装模型--快速开发应用...
  • 参考文献 [1] Dilated CNN:CV中常用的图像编码方式,可拓宽模型编码时的感受野。paper原文链接:https://arxiv.org/abs/1511.07122。另可参考知乎讨论“如何理解空洞卷积(dilated convolution)?”,链接:...
  • 瀑布模型和敏捷开发模型

    千次阅读 2021-11-14 20:41:44
    严格把软件开发分为各阶段开展:分析、设计、开发、测试、部署。严格定义了各个阶段的输入和输出,下一阶段的开展依赖上一阶段的输出因此也较为重视文档的维护和规范。 优点 简单易理解 当前阶段完成后只需要关注...
  • **瀑布模型,原型模型,增量模型,螺旋模型,喷泉模型**,在实际项目中,通常数个模型方法共同使用
  • 十四、文档对象模型 原文:The Document Object Model 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解(第 2 版)》 Too bad! Same old story! Once you...

空空如也

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