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  • 对目标模式和过程模式的评价
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    2022-02-27 12:38:35

    Book1-商业模式画布

    1. Reference:《商业模式新生代》

    1. 复习与引入

    1. 需求开发也需要一套可以简单描述和操控的商业模式分析工具,并具备商业模式思维
      1. 通过分析工具全面、系统、准确地刻画问题域:为后续目标、任务、交互的逐层转化以及相应的归约描述、验证、管理服务
      2. 更好地做到以“人”为中心的设计,平衡用户、技术、商业三者的关系,实现企业或组织的可持续发展:创新创业、互联网产品设计、开发团队内部沟通
      3. 应对愈发成熟的信息科技加速下沉到传统业务领域所带来的挑战与机遇:软件逐步成为所有公司的核心,并围绕软件开发设置组织部门(新岗位)
      4. 追求“设计思维” :以人为根本,构建功能性与情感意义兼具的创意:产品“质感”与“情怀”的来源,“人民追求更高水平生活”,供给侧改革
    2. 计算器的问题域与解系统
      1. 纯计算器可认为是解系统的一个组件,不同类型的计算器有其假设的场景,才有问题域
        1. “归归归…归零”、“M+M-”、Python、R语言、“哪里不会点哪里”
      2. 部分同学心中的解系统更接近于某种“宏观”目标
    3. 《困在系统里的外卖骑手》
      1. 外卖配送时间被系统不断压缩
      2. 为何能够引发热议?文章本身在暗示什么?
      3. 饿了么的回应为何要比美团的差?
      4. 饿了么与美团的定位变化
      5. 饿了么的“再给我五分钟”被人抨击:搞错了出现问题的价值主张客户细分的对应关系(平台与骑手,平台与食客)
    4. 被“懂王”祝福和逼捐的TK,起诉成功且改名的WeChat
    5. 如何更好地领悟课程内容?构建自己的完整知识体系!
      1. 好好上课,多复习预习,先初步形成本课程下的体系
      2. “周末网上出差”:4-6小时系统性的调研一个或多个产品:推荐资源:公司主页、新浪/搜狐财经、36氪、百度资讯、谷歌或bing、公司财报、财经自媒体(小心软文!)
      3. 以产品体验与分析的视角使用自己最常用的App
      4. 利用大作业完成自我训练与评估
    6. 小米台灯特别便宜?

    2. 商业模式创新社区新面孔的专注领域

    人物描述
    企业高管在一个传统产业中建立一个新的商业模式
    内部创业家以正确的商业模式利用最先进的技术
    企业家找到未被满足的客户需求,并围绕这些需求建立新的商业模式
    投资人投资最具有竞争力商业模式的企业
    顾问帮助客户发现其商业模式中的问题,并帮助他们构思和建立新的商业模式
    设计师找到正确的模式去启动一个创新的产品
    良心企业家利用创新商业模式带来积极的社会变革及经济比变革

    3. 商业模式画布

    3.1. 什么是商业模式画布

    商业模式画布是一种统一的语言,用以直观地描述、评估并改变一个商业模式。

    3.2. 什么是商业模式

    一个商业模式描述的是一个组织创造、传递以及获得价值的基本原理。

    3.3. 商业模式描述

    1. 描述一个商业模式,可以通过其需要的九大模块。
    2. 这九大模块涵盖了一个商业体的四个主要部分:客户、产品或服务、基础设施以及金融能力。

    4. 商业模式的九大模块

    4.1. 客户细分 CS,Customer Segments

    1. 客户细分:任何一个组织都会服务于一个或多个客户群体
    2. 客户群体:企业想要获得的和期望服务的目标机构与人群
    3. 需要谨慎处理客户的细分与取舍(王者荣耀与Dota2)

    4.1.1. 细化客户群体的条件

    1. 他们的需求催生了一项新的供给
    2. 需要建立一个新的分销渠道
    3. 需要建立一套新的客户关系模型
    4. 他们产生的利润率显著不同
    5. 他们愿意为某方面的特殊改进而买单

    4.1.2. 客户群体的划分

    不同类型客户群体划分
    大众市场(mass market)大众市场的商业模式不会区分客户群体,聚焦于一个庞大的、有广泛的相似需求和问题的客户群,常见于消费电子产业、大型零售商(找人群共性)
    小众市场(niche market)迎合的是某一个具体的、专门的客户群体,其价值主张、分销渠道和客户关系是根据某一小众市场的具体需求量打造的,常见于供应商-采购商关系(强业务特性)
    求同存异的客户群体(segmented)有的商业模式面向的是有些许差别的需求和问题的多个细分市场,它为每一个客户群体都提供稍有区别的价值主张,常见于各类生产线、诺基亚(某业务下基于客户共性的细分)
    多元化的客户群体(diversified)一个面向多元化客户的组织服务的是两个需求的问题迥异的客户群体,常见于SM、YAMAHA、AMAZON/阿里、SAMSUNG、华为(垄断地位、技术领先与外拓、团队能力与开拓意识强)
    多边平台(多边市场)(multi-sided platforms/markets)有的组织服务的是两个或多个相互独立的客户群体(大流量、上升为生活方式的使用习惯)

    4.2. 价值主张 VP

    1. VP,Value Propositions
    2. 价值主张:一个组织的价值主张在于解决客户问题和满足客户的需求,为客户群体提供能为其创造价值的产品和服务。

    4.2.1. 什么是价值主张

    1. 价值主张模块描述的是为某一客户群体提供能为其创造价值的产品和服务,是选择一家公司而放弃另一家公司的原因。
    2. 价值主张可以是创新的,也可以是类似但是有新特点和属性的。

    4.2.2. 有益于客户价值创造的因素

    因素解释
    创新客户没有觉察到的需求(没有类似产品的),可以是非技术创新的
    性能更高性能,更高价值,PC机与显卡(摩尔定律,xp与vista,win7与win8),智能手机
    定制个性化、客户参与制造,大规模定制,大规模定制(众筹,联名款)与客户参与创造(MIUI,UGC,用户社区)
    保姆式服务帮用户完成任务并创造价值,劳斯莱斯飞机引擎维护、咨询公司、BOT工程(总包-交钥匙)
    设计在时尚产业和消费电子产业,设计尤为重要,时尚(施华洛世奇)、消费电子产品(苹果、索尼大法、锤子手机)
    品牌/地位客户使用和展示某一个品牌来获得价值,奢侈品(机械手表、名牌包)、潮牌(球鞋、Hip-Hop)、游戏等级
    价格更低价格相同的价值,免费Email等等,廉价航空,小(hong)米(mi),免费经济(羊毛出在猪身上,抢红包)
    缩减成本帮用户节约成本是创造价值的重要方式,服务外包(编程,房产销售)
    风险控制为客户购买的产品或服务降低风险,可以为其创造价值,一年保修,保险,额外保障服务
    可获得性帮助客户获得之前他们无法得到的产品和服务,合资购买私人飞机,共(fen)享(shi)经(zu)济(lin),共同基金(股票与货币基金),孤独的美食家五郎(+定制+一站式服务+设计)
    便利性/实用性让产品使用起来更方便或操作起来更简单,苹果音乐商店、云计算(网盘、服务器、游戏)

    上述因素往往会重叠:定制、设计与品牌地位(小团体认同),一站式服务与风险控制,缩减成本、可获得性与便利性等

    4.2.3. 因素总结

    1. 让事情更简单(痛点):价格、缩减成本、便利性/实用性
    2. 让事情更"复杂"(收益):定制、设计、品牌地位、可获得性
    3. 让事情"透明"(痛点):风险控制、一站式服务

    4.3. 渠道通路 CH

    1. CH,Channels
    2. 渠道通路:价值主张通过沟通,分发以及销售渠道传递给客户。
    3. 包含与客户的交流、分销和销售渠道
    4. 一家企业如何同它的客户群体达成沟通并建立联系,以向对方传递自身的价值主张
      1. 企业与客户交互体系:交流、分销、销售渠道(+售后),是用户的交互触点
      2. 作用:了解产品与服务、评估价值主张;购买产品与服务、传递价值主张;提供售后支持
      3. 商业真正的秘密,与产品设计的关系微妙(重合度小,却又容易受到产品口碑风险的冲击),容易积累收益但波动性极大、风险高

    4.3.1. 渠道通路的作用

    1. 使客户更加了解公司的产品和服务
    2. 帮助客户评估一家公司的价值主张
    3. 使得客户购买某项产品和服务
    4. 为客户传递价值主张
    5. 为客户提供售后支持

    4.3.2. 渠道通路的类型和阶段

    1. 渠道的五个阶段:知名度-评价-购买-传递-售后(三包、评论)
    2. 一个渠道可包含一个或全部五个阶段,一定要重视渠道-上设计运维一体化,最容易产生新闻的地方,要能够从渠道构建与运维看出隐含的价值主张与客户关系
    3. 一个组织可选用自有渠道、合作方渠道、或混用,以追求获益与成本的平衡以及最佳的客户体验
    4. 自身强渠道:蓝绿大厂、品牌贴牌与认证授权(日本马桶圈与电饭锅、日化、米家)
    5. 合作方渠道:各大电商平台(农村电商汇通达),贝业新兄弟,品牌水暖空调门店,小红书(种草拔草社区),视频推广(恰饭视频)
    6. 混用:移动运营商直营与加盟店,天猫上的苏宁易购官方店(仓储、物流、售后)、网易严选
    7. (低价)团购与尾货清理:拼多多、聚划算、唯品会、在线带货(“姐妹们买它"VS"他不配”)

    4.3.3. 什么是渠道通路

    渠道通路描述的是一家企业如何同它的客户群体达成沟通并建立联系,以向对方传递自己的价值主张。

    4.4. 客户关系 CR

    1. CR,Customer Relationships
    2. 客户关系:客户关系以客户群为单位建立和维护

    4.4.1. 什么是客户关系

    1. 客户关系模块描述的是一家企业针对某一个客户群体所建立的客户关系的类型
    2. 包含靠人员维护的客户关系,到自动化设备与客户间的交互,都属于客户关系。
    3. 当市场趋于饱和,运营商聚焦于增加客户忠诚度和提升单位客户的平均收益。

    4.4.2. 客户关系的驱动

    1. 开发新的客户
    2. 留住原有客户
    3. 增加销售量(或单价)(携程杀熟、杀苹果用户)
    1. 免费推广-提升忠诚度-提高客单件
    2. 新手礼包/老用户激活礼包-品牌宣传与建设/用户等级-老客户专属套餐

    4.4.3. 客户关系的类型

    客户关系具体描述
    私人服务基于人际互动,可以通过购买现场、呼叫中心、电邮或其他渠道进行,商场导购、柜台服务与电渠、销售员
    专属私人服务为一个客户指定一个固定的客户经理,最私人的客户关系类型,需要长时间的积累,私人银行服务、华为电信设备、健身/培训"私教"
    自助服务企业只需要为客户提供自主服务的渠道,话费流量充值、银行普通业务(ATM与大厅内自助服务)
    自动化服务将复杂的客户自助服务与自动化流程相结合,最好的自动服务可以模拟人际关系(推书),各类平台推荐系统、网站导航设计(活动、凑单、无货推荐、红色与橙色的加入购物车、立即购买)、新零售
    社区企业使用用户社区来融入客户以预判市场未来发展的方向,管理客户预期,花粉俱乐部、小米之家、小红书、各类网游社区
    与客户协作,共同创造邀请客户写书评等等,MIUI,UGC(土豆、B站、抖音),各种评论(电影书籍-豆瓣、旅游住宿-Airbnb、普通商品-"自发安利"与评论区),采纳用户反馈的社区(产品调查问卷、游戏平衡运维),小红书
    私域流量

    4.5. 收入来源 RS

    1. RS,Revenue Streams
    2. 收入来源:收入来源于将价值主张成功的提供给客户
    3. 探索用户真正愿意付费的点

    4.5.1. 什么是收入来源

    1. 收入来源这一模块代表了企业从每一个客户群体获得的现金收益(须从收益中扣除成本得到利益)
    2. 每一个收入来源都可能包含不同的价格机制:固定目录价、议价、竞价、根据市场浮动的价格、根据购买数量浮动的价值,以及收益管理系统(定价)

    4.5.2. 商业模式包含的收益来源

    1. 交易收入:由客户一次性支付产生
    2. 持续收入:因为传递了新的价值主张或提供了售后支持而带来的客户持续支付。

    4.5.3. 收益来源有哪些

    收益来源来源描述
    资产销售实物所有权的出售,消费者拥有处置的全部权利
    使用费对某种具体服务的使用,电信、宾馆、快递、付费网游点卡、公共交通车票
    会员费通过向用户销售某种服务持续的使用权限实现,健身月卡、付费网游月卡、公共交通月票、音乐会员
    租赁某一特定资产在某一时期专门供给给某人使用并收取一定的费用,共享单车/汽车、特定资产在特定时间的使用权转移并获益,租赁充电宝
    许可使用费向用户授予某种受保护知识产权的使用权,并向其收取许可使用费,专利授权、版权(图片、音乐、字体)、加盟或特许经营(卖品牌,可能对店面渠道等等有不同)
    经纪人佣金来自双方或多方提供的中介费用,信用卡(交易手续费)、支付平台(交易与提现手续费)、中介
    广告费用为某种产品、服务或品牌做广告的费用,信用卡(交易手续费,比如银行卡的手续费,支付宝千分之六,微信会稍微低一点)、支付平台(交易与提现手续费)、中介,广告费增长乏力,分蛋糕的过多

    4.5.4. 定价机制

    1. 固定(基于静态变量):
    固定价格定价机制描述
    目录价固定价格
    基于产品特性的基于某项价值主张的数量或质量的定价,“青春版”、“畅享版”
    基于客户群的基于某一客户群体的类型和特征的定价,“教育版”
    基于数量的基于购买数量的定价
    1. 浮动(基于动态变量):
    浮动价格定价机制描述
    谈判(议价)双方或多方的价格谈判,取决于谈判能力或技巧
    收益管理价格取决于库存及发生购买的时间(常用于易耗资源,如宾馆、房间、航班)
    实时市场价格价格根据需求变化动态变动
    拍卖根据竞价的结果决定
    1. 三级价格歧视(差异定价)
      1. 收入(杀价、拍卖、杀熟(一般是信息不对等,优惠券))
      2. 按量(批发、团购、套餐、优惠券、峰谷阶梯定价)
      3. 按类(可选择的差异化服务:氪金、VIP、加急、视频会员、精装与典藏、机票折扣、社交裂变)
      4. 比如电的波峰波谷定价

    4.6. 核心资源 KR

    1. KR,Key Resources
    2. 核心资源:核心资源是指为实现上述各项元素的共计和交付而必需的最重要的资源。

    4.6.1. 什么是核心资源

    1. 核心资源这个模块描述的是保证一个商业模式顺利运行所需的最重要的资产。
    2. 不同商业模式有不同的核心资源,比如芯片制造商是人力资源(设计微芯片的人)
    3. 可以"拥有"或"租赁"
      1. 拥有:额外的管理、折扣和风险
      2. 租赁:让出的利润空间与不可持续的风险

    4.6.2. 核心资源有什么?

    单纯的生产是没有意义的

    核心资源描述
    实物资源实物资源往往都是资本密集型的,生产设备、房屋、车辆、机器、系统、销售点管理系统、分销渠道(项目启动的硬门槛)
    知识性资源知识性资源获得不易,可能会创造巨大的价值,比如积累的知识产权,品牌(可口可乐)、专利(高通与华为)、知识产权与体系(微软、SAP)(项目发展扩展的关键)
    人力资源人力资源对于知识密集型产业和创新产业非常重要,普遍存在,对于创新性和知识密集产业最重要(如IT业),出色的营销团队(项目成功的基础)
    金融资源有些商业模式非常依赖金融资源或金融保障,外部:风险投资与资本市场,内部:车贷、电子设备免息分期、GE的膨胀与衰落,重要的润滑剂,不仅关乎于生产运营(天使投资、融资、上市、授信、抵押),也关乎于渠道(车贷、免息分期)

    4.7. 关键业务 KA

    1. KA,Key Activity
    2. 关键业务:关键业务为实现供给和交付所需完成的关键业务活动

    4.7.1. 什么是关键业务

    1. 关键业务这个模块描述的是保障其商业模式正常运行所需要做的最重要的事情
    2. 关键业务是一个企业成功运营所必须采取的最重要的行动。
    3. 与价值主张强相关,价值主张的具象化
    4. 构建护城河:商业模式创新 – 构建不可替代的关键业务 – 支撑服务升级 – 基础设施投资 –底层技术突破

    4.7.2. 关键业务有哪些

    关键业务描述
    生产这些活动设计以较大的数量或上乘的质量、设计、制造以及分销产品
    解决方案涉及为个体客户的问题提供新的解决方案,知识管理与持续的培训
    平台/网络在将平台作为关键资源的商业模式中,与平台以及网络相关的时间活动占据着支配地位,XX网、Visa卡、操作系统、应用商店、游戏平台

    4.8. 重要合作 KP

    1. KP,Key Partnerships
    2. 重要合作:部分活动需要外包,部分资源需要从其他企业获得。

    4.8.1. 什么是重要合作

    1. 重要合作这个模块描述的是保证一个商业模式顺利运行所需的供应商和合作伙伴网络。
    2. 在很多原因下,重要合作在许多商业模式中逐渐承担起重要的作用

    4.8.2. 重要合作的分类

    关系例子一例子二
    非竞争者之间的战略联盟康采恩,不同业务之间的利益共同体3q大战之后的腾讯联盟(与阿里直营思路显著不同)
    合作:竞争者之间的战略合作卡特尔,同产业控制产品产量和价格红蓝快乐水、微信支付与支付宝、米国两党制
    为新业务建立合资公司托拉斯,多个巨头通过合资公司组成的利益共同体大厂生态、微信 vs 苹果、Fortine vs App Store + Google Play
    为保证可靠的供应而建立的供应商和采购商关系辛迪加,同产业垄断上游供应和下游销售产品院、苹果认证供应商、闭环的互联网影视平台(传统影视产业:制作、发行、院线)

    4.8.3. 建立合作伙伴关系的三种动机

    动机描述
    优化以及规模效应最基本的合作关系或者买卖关系的类型,降低成本,外包或共享基础设施
    降低风险和不确定性竞争环境以不确定性为特征,合租关系的建立可以帮助企业在竞争环境中降低风险,某领域内的战略联盟(蓝光、5g),台湾省与韩国的面板联盟京东方的崛起(09-10家电下乡,韩国作为污点证人)
    特殊资源及活动的获得很少有企业拥有其商业模式下所需要的全部资源或者选择亲自完成所有的生产服务活动,而更多的专注于某种生产活动 :高技术产品、销售团队、特许商品

    4.9. 成本结构 CS

    1. CS,Cost Structure
    2. 成本结构:成本结构取决于经济模式中的各项元素。
    3. 成本最小化是任何一商业模式的诉求

    4.9.1. 什么是成本结构

    1. 成本结构描述的是运营一个商业模式所发生的全部成本
      1. 确定核心资源、关键业务和重要合作之后,成本核算将相对容易
      2. 也有以低成本结构为核心的商业模式(廉航、红米、Zara)
    2. 这个模块描述的是运营一个商业模式,所发生的的最重要的成本总和。
    3. 创造和传递价值、维护客户关系,以及创造收益都会发生成本,在之前多个模块确定的情况下,成本核算会变得相对比较容易。
    4. 成本导向的商业模式;廉价航空,就是以低成本结构为核心建立整个商业模式。

    4.9.2. 商业模式中最重要的成本结构的级别

    1. 商业模式的成本结构可以宽泛地分为两个等级 —— 成本导向型和价值导向型。
    成本描述
    成本导向聚焦于最大限度将成本最小化,目标在于创造并维持极尽极简的成本结构
    价值导向有些企业更少关注成本,更关注价值创造,通常有更高端的价值主张和高度的个性化服务

    4.9.3. 成本结构的特点

    不同成本结构特点
    固定成本不因产品及服务的产量而改变的成本,包括管理员工工资,租金,生产设备等
    可变成本随产品及服务的产量而同比例变化的成本,包括加工工人工资,加班费,广告推广费,水电,原材料消耗
    规模经济企业的产出扩大,会带来成本优势。比如大型企业享有大宗商品采购价,包括大宗采购、大规模生产摊薄的固定成本等
    范围经济企业的经营范围的扩大会带来成本优势。比如同一个营销活动或分销渠道可供多个产品使用,包括渠道的复用

    5. 例子:苹果公司iPod/iTunes商业模式 重要

    1. 这种硬件设备、软件与在线商店的强大组合迅速扩展。
    2. 苹果不是第一个这么做的,为什么成功了呢?全新的商业模式
    3. 全新的商业模式是iPod专有的功能设计和iTunes软件及iTunes在线商店相结合,为用户提供无缝的音乐体验。

    6. 商业模式画布的使用

    1. 帮助找到企业自身定位,具象化公司现有的商业模式以及未来适用的商业模式。
    2. 帮助企业策划其自身的转型及退出企业的过程。
    3. 帮助艺术家、文化产业生产企业以及游戏设计师设计文化创意产业的创新商业模式
    4. 帮助非营利项目组建过程中的领导团队的设计及编排。
    5. 帮助将所有的项目成员以可视化的方式列出,包括全局角色、重要程度和任务依赖性。
    6. 帮助评估以个体为单位的商业模式。
    7. 帮助处于起步阶段的而企业家,将他们的商业计划转变成实现计划需要执行的活动。

    7. 重视模块之间的联系(以及联系的联系)

    1. 纵向联系
      1. 收入来源<-客户关系->渠道通路
      2. 成本支出<-关键业务->关键资源
    2. 跨越的联系
      1. 客户关系选择与成本支出导向(定制化、个人化 – 价值导向 VS 自动化、大众化 – 成本导向)
      2. 建设渠道通路所需的核心资源与重要合作
      3. 细分的客户群体是否认同上游的重要合作方与引入的外部关键资源?不要触怒某个细分的群体。
    3. 联系的联系
      1. 平台:多个"价值主张-客户细分"对的组合才能构成完整的收入来源
      2. B站
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      大家好,我是陈哈哈,北漂五年。相信大家和我一样,都有一个大厂梦,作为一名资深Java选手,深知面试重要性,接下来我准备用100天时间,基于Java岗面试中的高频面试题,以每日3题的形式,带你过一遍热门面试题及恰如其分的解答。

      一路走来,随着问题加深,发现不会的也愈来愈多。但底气着实足了不少,相信不少朋友和我一样,日积月累才是最有效的学习方式!想起高三时一个同学的座右铭:只有沉下去,才能浮上来。共勉(juan)。
      Day30了,真快!

    在这里插入图片描述
    最近没图了,兄弟们快来投稿一波~



      本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识集合容器并发编程JVMSpring全家桶MyBatis等ORMapping框架MySQL数据库Redis缓存RabbitMQ消息队列Linux操作技巧等。

    面试题1:面向对象程序设计(OOP)的六大原则分别有哪几个

    • 开闭原则(Open Close Principle)及“开放-封闭原则”
    • 单一职责原则(Single Responsibility Principle)
    • 里氏替换原则(Liskov Substitution Principle)
    • 依赖倒置原则(Dependence Inversion Principle)
    • 接口隔离原则(Interface Segregation Principle)
    • 最少知识原则(Law Of Demeter)

      面向对象程序设计中,需要遵守的原则主要有6个,称为六大原则。面向对象程序设计原则也是我们用于评价一个设计模式的重要指标之一。在设计模式中,很多设计模式都遵守了这些原则。

    原则名称内容说明
    开闭原则对扩展开放,对修改关闭
    单一职责原则即一个类只负责相应领域的职责,即不要存在多于一个导致类变更的原因
    里氏代换原则子类型必须能够替换它们的父类型。一个软件实体如果使用的是一个父类,那么当把这个父类替换成继承该父类的子类,程序的行为不会发生任何变化。软件实体察觉不出父类对象和子类对象的区别
    依赖倒置原则要依赖于抽象,不要依赖于具体。客户端依赖于抽象耦合。抽象不应当依赖于细节;细节应当依赖于抽象;要针对接口编程,不针对实现编程
    接口隔离原则客户端不应该依赖它不需要的接口。一个类对另一个类的依赖应该建立在最小的接口上。
    最少知识原则对象与对象之间应该使用尽可能少的方法来关联,避免千丝万缕的关系。

    在这里插入图片描述

    课间休息,又来秀一下来自咱们群里同学的搬砖工地的小火锅~坐标:重庆

    作者:唐伯虎点香烟


    面试题2:你说一下什么是设计模式

      设计模式(Design pattern) 是解决软件开发某些特定问题而提出的一些解决方案也可以理解成解决问题的一些思路。通过设计模式可以帮助我们增强代码的可重用性、可扩充性、 可维护性、灵活性。我们使用设计模式最终的目的是实现代码的 高内聚低耦合

    追问1:那你怎么理解高内聚和低耦合?

    耦合

      也称块间联系。指软件系统结构中各模块间相互联系紧密程度的一种度量。模块之间联系越紧密,其耦合性就越强,模块的独立性则越差

    内聚

      故名思议,表示内部间聚集、关联的程度,那么高内聚就是指要高度的聚集和关联。内聚是从功能角度来度量模块内的联系,一个好的内聚模块应当恰好做一件事。它描述的是模块内的功能联系。

      高内聚低耦合,是软件工程中的概念,是判断软件设计好坏的标准,主要用于程序的面向对象的设计,主要看类的内聚性是否高,耦合度是否低。目的是使程序模块的可重用性、移植性大大增强。通常程序结构中各模块的内聚程度越高,模块间的耦合程度就越低。


    在这里插入图片描述

    课间休息,又来秀一下我家小哈迷人的睡姿,就不打马赛克了~


    面试题3:设计模式有哪几种?

    总体来说设计模式分为三大类:

    • 创建型模式,共五种:工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。

    • 结构型模式,共七种:适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。

    • 行为型模式,共十一种:策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。

    除了23种常见设计模式外,其实还有两类:并发型模式和线程池模式。

    模式类型名称定义
    创建型工厂方法模式(Factory Pattern)定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪个类。工厂方法模式是一个类的实例化延迟到子类。
    创建型抽象工厂模式(Abstract Factory Pattern)提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无须指定它们具体的类。
    创建型单例模式(Singleton Pattern)确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例,这个类称为单例类,它提供全局访问的方法。
    创建型建造者模式(Builder Pattern)将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。
    创建型原型模式(Prototype Pattern)用原型实例指定创建对象的种类,并通过拷贝这些原型创建新的对象。
    结构型适配器模式(Adapter Pattern)将一个接口转换成客户希望的另一个接口,使接口不兼容的那些类可以一起工作
    结构型桥接模式(Bridge Pattern)将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。
    结构型组合模式(Composite Pattern)组合多个对象形成树形结构以表示具有“整体—部分”关系的层次结构。使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性。
    结构型装饰器模式(Decorator Pattern)动态地给一个对象增加一些额外的职责,就增加对象功能来说,装饰模式比生成子类实现更为灵活。
    结构型外观模式(Facade Pattern)为子系统中的一组接口提供一个统一的入口。外观模式定义了一个高层接口,这个接口使得这一子系统更加容易使用
    结构型享元模式(Flyweight Pattern)运用共享技术有效地支持大量细粒度对象的复用。
    结构型代理模式(Proxy Pattern)为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。
    行为型责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)使多个对象都有机会处理请求,从而避免请求发送者与接收者耦合在一起。将这些对象连接成一条链,并且沿着这条链传递请求,直到有对象处理它为止。
    行为型命令模式(Command Pattern)将一个请求封装为一个对象,从而可用不同的请求对客户进行参数化;对请求排队或者记录请求日志,以及支持可撤销的操作。
    行为型解释器模式(Interpreter Pattern)给定一个语言,定义它的文法的一种表示,并定义一个解释器,这个解释器使用该表示来解释语言中的句子。
    行为型迭代器模式(Iterator Pattern)提供一种方法来访问聚合对象中的各个元素,而不用暴露这个对象的内部表示。
    行为型中介者模式(Mediator Pattern)用一个中介对象来封装一系列的对象交互,中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
    行为型备忘录模式(Memento Pattern)在不破坏封装的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在该对象之外保存这个状态,这样可以在以后将对象恢复到原先保存的状态。
    行为型观察者模式(Observer Pattern)定义对象间的一种一对多依赖关系,使得每当一个对象状态发生改变时,其相关依赖对象皆得到通知并被自动更新。
    行为型状态模式(State Pattern)允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为,对象看起来似乎修改了它的类。
    行为型策略模式(Strategy Pattern)定义一系列算法,将每一个算法封装起来,并让它们可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而变化。
    行为型模板方法模式(Template Pattern)定义一个操作中算法的框架,而将一些步骤延迟到子类中。模板方法模式使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。
    行为型模式访问者模式(Visitor Pattern)表示一个作用于某对象结构中的各元素的操作,它使我们可以在不改变各元素的类的前提下定义作用于这些元素的新操作。

    追问1:你比较熟悉哪种设计模式?说说原理。

    面试者老王:我都略懂一些。

    面试官:那你走吧,简历还你。

    在这里插入图片描述

    面试者老王:???

    面试者老王:那我比较了解工厂、单例、代理和适配器模式。

    追问2:那你说说适配器模式的原理吧

      二狗不知道在哪听说华为手机就是牛,非要新买了一个华为手机,它高高兴兴的拿到新手机,想要插上耳机听歌,但发现手机没有通用的原型耳机孔,仔细看了说明书之后发现,华为手机是充电孔耳机孔在一起,在插耳机时需要一个耳机口转接器,才能插耳机。我们用程序员的眼观来看,这里相当于增加了一个转接器类用于适配耳机,这就类似于设计模式 —— 适配器模式(Adapter)

      适配器模式包装目标类即适配者(Adaptee)成适配器。适配器提供客户端所需要的接口,把客户端的请求转化成对适配者的调用。也就是说,客户端访问适配器时,在适配器内部将调用适配者的方法。

    在这里插入图片描述

    • Client:客户端,调用自己需要的接口Target
    • Target:定义客户端需要的跟特定需求相关的接口
    • Apaptee:已存在接口,通常满足功能需求但与特定需求接口不一致
    • Adapter:适配器,将Adaptee适配为Client需要的Target接口。

      适配器模式的主要功能是进行转换匹配,用来复用已有的功能。适配器模式将某个类的接口转换成客户端期望的另一个接口,目的是消除由于接口不匹配所造成的类的兼容性问题。主要分为三类:类适配器模式、对象适配器模式、接口适配器模式

    三种适配器模式有各自的应用场景

    • 类的适配器模式:将一个类转换成满足另一个新接口的类,创建一个新类,继承原有的类,实现新的接口即可。
    • 对象的适配器模式:将一个对象转换成满足另一个新接口的对象,可以创建一个Wrapper类,持有原类的一个实例,在Wrapper类的方法中,调用实例的方法即可。
    • 接口的适配器模式:当不希望实现一个接口中所有的方法时,可以创建一个抽象类Wrapper,实现所有方法,我们写别的类的时候,继承抽象类即可。

      适配器模式的本质是:转换匹配,复用功能。适配器模式中被适配的接口Adaptee与适配的接口Target没有关系,他们中的方法可以相同,也可以完全不同,适配器模式的实现方式是通过组合对象的方式进行的,将功能委托给被适配的对象进行的。适配器模式调用的序列图如下所示:

    在这里插入图片描述

    适配器模式的实现有以下几种:

    1. 常见适配:适配器类会实现接口,在实现过程中调用待适配的类中的方法
    2. 智能适配器:在适配器类中实现接口中定义的新方法,通常来说,适配器类中既可以通过借助继承类中的方法实现高层功能,也可以实现接口中定义的新方法,进行功能扩展。
    3. 缺省适配:即对接口的缺省实现,即接口适配器模式。

      此外,在适配过程中,可能接口功能的实现需要多个待适配类中的方法交互才能满足需求,即同时适配多个类。适配实现的复杂度取决于待适配类与接口的相似度,相似程度越高,适配类的实现难度越低

      在实际项目过程中,通常会存在两个版本共存的情况,这就是需要使用到双向适配器。

    两个版本的实现代码:

    public interface Targetable1 {
    	public void produce1();
    }
    public class Target1 implements Targetable1 {
    	@Override
    	public void produce1() {
    		System.out.println("Targetable1的produce1实现");
    	}
    }
    
    public interface Targetable2 {
    	public void produce2();
    }
    public class Target2 implements Targetable2 {
    	@Override
    	public void produce2() {
    		System.out.println("Targetable2的produce2实现");
    	}
    }
    

    适配器类的代码如下:

    public class Adapter implements Targetable1, Targetable2 {
    
        private Targetable1 target1;
        private Targetable2 target2;
    
        @Override
        public void produce1() {
            target1.produce1();
        }
    
        @Override
        public void produce2() {
            target2.produce2();
        }
    }
    

      实际上,在使用适配器过程中存在一个问题:被适配的对象不兼容Adapter适配器类,这使得适配器类的适用范围受到限制。而双向适配器则解决了这样的问题,可以满足不同客户采用不同方式查看同一不同对象的需求。

    适配器模式优缺点

    优点:

    • 更好的复用性。适配器模式可复用已实现接口的兼容。
    • 更好的扩展性。实现适配器的过程中可以调用自己开发的功能,实现系统的扩展。

    缺点:

      过多使用适配器,系统会比较混乱,不易理解。

    每日小结

      今天我们复习了面试中常考的设计模式相关的三个问题,你做到心中有数了么?对了,如果你的朋友也在准备面试,请将这个系列扔给他,如果他认真对待,肯定会感谢你的!!好了,今天就到这里,学废了的同学,记得在评论区留言:打卡。,给同学们以激励。

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  • 目标检测(一)目标检测评价指标

    万次阅读 多人点赞 2017-02-21 09:49:47
    在训练YOLO v2的过程中,系统会显示出一些评价训练效果的值,如Recall,IoU等等。为了怕以后忘了,现在把自己这几种度量方式的理解记录一下。 这一文章首先假设一个测试集,然后围绕这一测试集来介绍这几种度量...


    召回率(Recall),精确率(Precision),平均正确率(AP),交除并(IoU)


    摘要

    在训练YOLO v2的过程中,系统会显示出一些评价训练效果的值,如Recall,IoU等等。为了怕以后忘了,现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下。
    这一文章首先假设一个测试集,然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式的计算方法。

    大雁与飞机

    假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示:
    这里写图片描述

    假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机的图片,而不是大雁的图片。

    现在做如下的定义:
    True positives : 飞机的图片被正确的识别成了飞机。
    True negatives: 大雁的图片没有被识别出来,系统正确地认为它们是大雁。
    False positives: 大雁的图片被错误地识别成了飞机。
    False negatives: 飞机的图片没有被识别出来,系统错误地认为它们是大雁。

    假设你的分类系统使用了上述假设识别出了四个结果,如下图所示:
    这里写图片描述

    那么在识别出的这四张照片中:
    True positives : 有三个,画绿色框的飞机。
    False positives: 有一个,画红色框的大雁。

    没被识别出来的六张图片中:
    True negatives : 有四个,这四个大雁的图片,系统正确地没有把它们识别成飞机。
    False negatives: 有两个,两个飞机没有被识别出来,系统错误地认为它们是大雁。

    Precision 与 Recall

    Precision其实就是在识别出来的图片中,True positives所占的比率:
    这里写图片描述
    其中的n代表的是(True positives + False positives),也就是系统一共识别出来多少照片 。
    在这一例子中,True positives为3,False positives为1,所以Precision值是 3/(3+1)=0.75。
    意味着在识别出的结果中,飞机的图片占75%。

    Recall 是被正确识别出来的飞机个数与测试集中所有飞机的个数的比值:
    这里写图片描述
    Recall的分母是(True positives + False negatives),这两个值的和,可以理解为一共有多少张飞机的照片。
    在这一例子中,True positives为3,False negatives为2,那么Recall值是 3/(3+2)=0.6。
    意味着在所有的飞机图片中,60%的飞机被正确的识别成飞机.。

    调整阈值

    你也可以通过调整阈值,来选择让系统识别出多少图片,进而改变Precision 或 Recall 的值。
    在某种阈值的前提下(蓝色虚线),系统识别出了四张图片,如下图中所示:
    这里写图片描述
    分类系统认为大于阈值(蓝色虚线之上)的四个图片更像飞机。

    我们可以通过改变阈值(也可以看作上下移动蓝色的虚线),来选择让系统识别能出多少个图片,当然阈值的变化会导致Precision与Recall值发生变化。比如,把蓝色虚线放到第一张图片下面,也就是说让系统只识别出最上面的那张飞机图片,那么Precision的值就是100%,而Recall的值则是20%。如果把蓝色虚线放到第二张图片下面,也就是说让系统只识别出最上面的前两张图片,那么Precision的值还是100%,而Recall的值则增长到是40%。

    下图为不同阈值条件下,Precision与Recall的变化情况:
    这里写图片描述

    Precision-recall 曲线

    如果你想评估一个分类器的性能,一个比较好的方法就是:观察当阈值变化时,Precision与Recall值的变化情况。如果一个分类器的性能比较好,那么它应该有如下的表现:被识别出的图片中飞机所占的比重比较大,并且在识别出大雁之前,尽可能多地正确识别出飞机,也就是让Recall值增长的同时保持Precision的值在一个很高的水平。而性能比较差的分类器可能会损失很多Precision值才能换来Recall值的提高。通常情况下,文章中都会使用Precision-recall曲线,来显示出分类器在Precision与Recall之间的权衡。
    这里写图片描述
    上图就是分类器的Precision-recall 曲线,在不损失精度的条件下它能达到40%Recall。而当Recall达到100%时,Precision 降低到50%。

    Approximated Average precision

    相比较与曲线图,在某些时候还是一个具体的数值能更直观地表现出分类器的性能。通常情况下都是用 Average Precision来作为这一度量标准,它的公式为:
    这里写图片描述
    在这一积分中,其中p代表Precision ,r代表Recall,p是一个以r为参数的函数,That is equal to taking the area under the curve.

    实际上这一积分极其接近于这一数值:对每一种阈值分别求(Precision值)乘以(Recall值的变化情况),再把所有阈值下求得的乘积值进行累加。公式如下:
    这里写图片描述
    在这一公式中,N代表测试集中所有图片的个数,P(k)表示在能识别出k个图片的时候Precision的值,而 Delta r(k) 则表示识别图片个数从k-1变化到k时(通过调整阈值)Recall值的变化情况。

    在这一例子中,Approximated Average Precision的值
    =(1 * (0.2-0)) + (1 * (0.4-0.2)) + (0.66 * (0.4-0.4)) + (0.75 * (0.6-0.4)) + (0.6 * (0.6-0.6)) + (0.66 * (0.8-0.6)) + (0.57 * (0.8-0.8)) + (0.5 * (0.8-0.8)) + (0.44 * (0.8-0.8)) + (0.5 * (1-0.8)) = 0.782.

    =(1 * 0.2) + (1 * 0.2) + (0.66 * 0) + (0.75 * 0.2) + (0.6 *0) + (0.66 * 0.2) + (0.57 *0) + (0.5 *0) + (0.44 *0) + (0.5 * 0.2) = 0.782.

    通过计算可以看到,那些Recall值没有变化的地方(红色数值),对增加Average Precision值没有贡献。

    Interpolated average precision

    不同于Approximated Average Precision,一些作者选择另一种度量性能的标准:Interpolated Average Precision。这一新的算法不再使用P(k),也就是说,不再使用当系统识别出k个图片的时候Precision的值与Recall变化值相乘。而是使用:
    这里写图片描述
    也就是每次使用在所有阈值的Precision中,最大值的那个Precision值与Recall的变化值相乘。公式如下:
    这里写图片描述

    下图的图片是Approximated Average Precision 与 Interpolated Average Precision相比较。
    需要注意的是,为了让特征更明显,图片中使用的参数与上面所说的例子无关。
    这里写图片描述
    很明显 Approximated Average Precision与精度曲线挨的很近,而使用Interpolated Average Precision算出的Average Precision值明显要比Approximated Average Precision的方法算出的要高。

    一些很重要的文章都是用Interpolated Average Precision 作为度量方法,并且直接称算出的值为Average Precision 。PASCAL Visual Objects Challenge从2007年开始就是用这一度量制度,他们认为这一方法能有效地减少Precision-recall 曲线中的抖动。所以在比较文章中Average Precision 值的时候,最好先弄清楚它们使用的是那种度量方式。

    IoU

    IoU这一值,可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。
    计算方法即检测结果Detection Result与 Ground Truth 的交集比上它们的并集,即为检测的准确率:

    IoU=DetectionResultGroundTruthDetectionResultGroundTruth

    如下图所示:
    蓝色的框是:GroundTruth
    黄色的框是:DetectionResult
    绿色的框是:DetectionResult GroundTruth
    红色的框是:DetectionResult GroundTruth

    这里写图片描述

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  • 模式识别》期末考试考题汇总带答案

    万次阅读 多人点赞 2021-01-09 21:52:42
    类或类别(class):在所有样本上定义的一个子集,处于同一类的样本在我们所关心的某种性质上是不可区分的,即具有相同的模式。 特征(features):指用于表征样本的观测。 已知样本(known samples):指事先...

    目录

    一、名词解释

    二、填空题

    三、简答题

    四、计算题


    一、名词解释

    样本(sample:所研究对象的一个个体。

    样本集(sample set:若干样本的集合。

    类或类别(class:在所有样本上定义的一个子集,处于同一类的样本在我们所关心的某种性质上是不可区分的,即具有相同的模式。

    特征(features:指用于表征样本的观测。

    已知样本(known samples:指事先知道类别标号的样本。

    未知样本(unknown samples:指类别标号未知但特征已知的样本。

    模式识别(pattern recognition):就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。

    统计模式识别:用概率统计的观点和方法来解决模式识别问题。

    贝叶斯决策(统计决策理论):是统计模式识别的基本方法和基础;是“最优分类器”:使平均错误率最小。

    最小风险贝叶斯决策:最小错误率只考虑了错误,进一步可考虑不同错误所带来的损失(代价)。

    Neyman-Pearson 决策规则:限定一类错误率为常数而使另一类错误率最小的决策。

    参数估计(parametric estimation):已知概率密度函数的形式,只是其中几个参数未知,目标是根据样本估计这些参数的值。

    非参数估计:在一些情况下我们无法实现判断数据的分布情况。

    统计量(statistics):样本的某种函数,用来作为对某参数的估计 。

    参数空间(parametric space):待估计参数的取值空间 。

    估计量(estimation)\hat{\Theta }=(x_{1},x_{2},...,x_{N})

    贝叶斯估计:思路与贝叶斯决策类似,只是离散的决策状态变成了连续的估计。

    最优超平面:一个超平面,如果它能够将训练样本没有错误地分开,并且两类训练样本中离超平面最近的样本与超平面之间的距离是最大的,则我们把这个超平面称作最优分类超平面(Optimal Seperating Hyperplane),简称最优超平面(Optimal Hyperplane)。两类样本中离分类面最近的样本到分类面的距离称作分类间隔(margin),最优超平面也称作最大间隔超平面。

    特征形成(特征获取、提取):直接观测到的或经过初步运算的特征——原始特征 。

    特征选择 :从 m 个特征中选择 m_{1} 个,m_{1}<m(人为选择、算法选择) 。

    特征提取(特征变换,特征压缩):将 m 个特征变为 m_{2} 个新特征——二次特征。

    特征的评价准则:特征选择与提取的任务是找出一组对分类最好的特征。

    二、填空

    1、解决模式识别的方法可以归纳为基于知识的方法基于数据的方法两大类。

    2、一个模式识别问题往往包括以下五个阶段:问题的提出和定义数据获取和预处理特征提取和选择分类器设计和性能评估分类及结果解释

    3、模式识别应用举例:语音识别说话人识别字符与文字识别复杂图像中特定目标的识别根据地震勘探数据对地下储层性质的识别利用基因表达数据进行癌症分类

    4、统计决策基本原理:根据各类特征的概率模型来估算后验概率,通过比较后验概率进行决策

    5、第一类错误率(Type-I error rate\alpha= 假阳性率 = 假阳性样本数 / 总阴性样本数
          第二类错误率(Type-II error rate\beta= 假阴性率 = 假阴性样本数 / 总阳性样本数

    6、ROC曲线(ROC Curve)纵坐标:真阳性率(灵敏度);横坐标:假阳性率(1-特异度)

    7、估计概率密度的两种基本方法:参数方法 (parametric methods)非参数方法 (nonparametric methods)

    8、贝叶斯估计基本思想:把待估计参数{\color{Red} \Theta} 看作具有先验分布{\color{Red} p(\Theta )}的随机变量,其取值与样本集{\color{Red} \chi }有关,根据样本集{\color{Red} \chi ={x_{1},x_{2},...,x_{N}}}估计{\color{Red} \Theta }

    9、从基于概率密度(估计)的分类器设计到基于样本的直接分类器设计思路: 首先选定判别函数类和一定的目标(准则),利用样本集确定出函数类中的某些未知参数,使所选的准则最好。

    10、基于样本直接设计分类器需要确定三个基本要素:一是分类器即判别函数的类型、二是分类器设计的目标或准则、三是在前两个要素明确后,如何设计算法利用样本数据搜索到最优的函数参数(即选择函数集中的函数)

    11、非线性分类器包括分段线性分类器二次判别函数神经网络支持向量机等。

    12、线性分类器包括Fisher线性判别器感知器最小平方误差判别器最优分类超平面线性支持向量机

    13、主成分分析目的:出发点是从一组特征中计算出一组按重要性从大到小排列的新特征,它们是原有特征的线性组合,并且相互之间是不相关的

    三、简答题

    1、简述模式识别系统的典型构成。

    有已知样本情况:监督模式识别(supervised PR) :已知要划分的类别,并且能够获得一定数量的类别已知的训练样本, 这种情况下建立分类器的问题属于监督学习问题,程总做监督模式识别,因为我们有训练样本来作为学习过程的"导师"。


    处理监督模式识别问题的一般步骤:
    · 分析问题:深入研究应用领域的问题,分析是否属于模式识别问题,把所研究的目标表示为一定的类别,分析给定数据或者可以观测的数据中哪些因素可能与分类有关。
    · 原始特征获取:设计实验,得到已知样本,对样本实施观测和预处理,获取可能与样本分类有关的观测向量(原始特征)。
    · 特征提取与选择:为了更好地进行分类,可能需要采用一定的算法对特征进行再次提取和选择。
    · 分类器设计:选定一定的分类器方法,用已知样本进行分类器训练。
    · 分类决策:利用一定的算法对分类器性能进行评价;对未知样本实施同样的观测、预处理和特征提取与选择,用所设计的分类器进行分类,必要时根据领域知识进行进一步的后处理。

    无已知样本情况:非监督模式识别(unsupervised PR):非监督模式识别称作聚类,在很多非监督模式识别问题中,答案并不一定是唯一的,特点是由于没有类别已知的训练样本,在没有其他额外信息的情况下,采用不同的方法和不同的假定可能会导致不同的结果。


    处理非监督模式识别问题的一般步骤:
    · 分析问题:深入研究应用领域的问题,分析研究目标能否通过寻找适当的聚类来达到;如果可能,猜测可能的或希望的类别数目;分析给定数据或者可以观测的数据中哪些因素可能与聚类有关。
    · 原始特征获取:设计实验,得到待分析的样本,对样本实施观测和预处理,获取可能与样本聚类有关的观测向量(原始特征)。
    · 特征提取与选择:为了更好地进行聚类,可能需要采用一定的算法对特征进行再次提取和选择。
    · 聚类分析:选定一定的非监督模式识别方法,用样本进行聚类分析。
    ·
    结果解释:考察聚类结果的性能,分析所得聚类与研究目标之间的关系,根据领域知识分析结果的合理性,对聚类的含义给出解释;如果有新样本,把聚类结果用于新样本分类。

    2、简述最大似然函数的假设条件和基本思想

    假设条件:
    ① 参数\Theta是确定的未知量,(不是随机量)
    ② 各类样本集 \chi _{i},i=1,...,c 中的样本都是从密度为 p(x|\omega _{i}) 的总体中独立抽取出来的,(独立同分布,i.i.d.
    p(x|\omega _{i}) 具有某种确定的函数形式,只其参数 \Theta 未知
    ④ 各类样本只包含本类分布的信息
    其中,参数 \Theta 通常是向量,比如一维正态分布 N(\mu _{i},\sigma _{1}^{2}),未知参数可能是 \Theta _{i}=\begin{bmatrix} \mu _{i}\\ \sigma _{i}^{2} \end{bmatrix},此时 p(x|\omega _{i}) 可写成 p(x|\omega _{i},\theta _{i})  或 p(x|\theta _{i})

    基本思想:如果在参数\Theta = \hat{\Theta}下 l(\Theta ) 最大,则 \hat{\Theta } 应是“最可能”的参数值,它是样本集的函数,记作 \hat{\Theta }=d(x_{1},x_{2},...,x_{N})=d(\chi ) 。称作最大似然估计量。
    为了便于分析,还可以定义对数似然函数 H(\Theta )=lnl(\Theta )

    3、简述求贝叶斯估计的方法(平方误差损失下)

    (1)确定 \Theta 的先验分布 p(\Theta )
    (2)求样本集的联合分布 p(\chi |\Theta )=\prod_{i=1}^{N}p(x_{i}|\Theta )
    (3)求 \Theta 的后验概率分布 p(\Theta |\chi )=\frac{p(\chi |\Theta )p(\Theta )}{\int_{\Theta }^{\, }p(\chi |\Theta )p(\Theta )d\Theta }
    (4)求 \Theta 的贝叶斯估计量 \hat{\Theta }=\int_{\Theta }^{\, }\Theta p(\Theta |\chi )d\Theta

    4、简述概率密度估计的非参数方法

    ①直方图方法 
       非参数概率密度估计的最简单方法
    (1)把 x 的每个分量分成 k 个等间隔小窗,(若 x\epsilon E^{d} ,则形成 k^{d} 个小舱)
    (2
    )统计落入各个小舱内的样本数 q_{i}
    (3
    )相应小舱的概率密度为 q_{i}/(NV)N:样本总数,V:小舱体积)
    ② k_{N} - 近邻估计
        \hat{p}_{n}(x)=\frac{k_{n}/N}{V_{n}}
    通过控制小区域内的样本数 k_{n} 来确定小区域大小。

    Parzen 窗法
       \hat{p}(x)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}k(x,x_{i})
    1)超立方体窗(方窗) (2)正态窗(高斯窗)(3)超球窗

    5、简述Fisher 准则函数

    把线性分类器的设计分为两步:一是确定最优的方向, 二是在这个方向,上确定分类阈值。
    两类的线性判别问题可以看做是把所有样本都投影到一一个方向上,然后在这个一维空间中确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。
    思想:选择投影方向,使投影后两类相隔尽可能远,而同时每一-类内部的样本又尽可能聚集。
    Flsher判别函数最优解本身只是给出了-一个投影方向, 并没有给出我们所要的分类面。要得到分类面,需要在投影后的方向(一维空间)上确定一个分类阈值\omega _{0}, 并采取决策规则
    当样本是正态分布且两类协方差矩阵相同时,最优贝叶斯分类器是线性函数g(x)=w^{T}x+w_{0}
    当样本为正态分布且两类协方差相同的情况下,如果把算数平均作为均值的估计,把样本协方差矩阵当做是真实协方差矩阵的估计,则Fisher线性判别所得的方向实际就是最优贝叶斯决策的方向。

    6、简述固定增量法

    (1)初值 \alpha (0) 任意
    (2)对样本 y_{j},若 \alpha (k)^{T}y_{j}<0,则 \alpha (k+1)=\alpha (k)+y_{j}\; \; \; \; \; \; (\rho _{k}=1)
    (3)对所有样本重复(2),直至 J_{P}=0

    7、简述特征的评价准则

    基于类内类间距离的可分性判据
        特点:
        直观,易于实现(用样本计算),较常用。
        不能确切表明各类分布重叠情况,与错误率无直接联系。
        当各类协差相差不大时,用此种判据较好。
    ②基于概率分布的可分性判据
        考查两类分布密度之间的交叠程度
        考查联合分布密度 p(x,\omega _{i})=p(x|\omega _{1})p(\omega _{i})
        如 x 与 \omega _{i} 独立,p(x,\omega _{i})=p(x)P(\omega _{i}),即 p(x)=p(x|\omega _{i})
        则 x 不能提供对分类 \omega _{i} 的信息
        因此可定义 p(x) 与 p(x|\omega _{i}) 之间关系的一个函数作为判据:J_{i}=\int g(P(x|\omega _{i}),p(x),P(\omega _{i}))dx称作概率相关性判据。
    ③基于熵的可分性判据
        熵:事件不确定性的度量 。A 事件的不确定性大(熵大),则对 A 事件的观察所提供的信息量大。
        思路:把各类 \omega _{i} 看作一系列事件
                   把后验概率 p(\omega _{i}|x) 看作特征 x 上出现 \omega _{i} 的概率
                   如从 x 能确定 \omega _{i},则对 \omega _{i} 的观察不提供信息量,熵为 0。 —— 特征 x 有利于分类。
                   如从 x 完全不能确定 \omega _{i} ,则对 \omega _{i} 的观察信息量大,熵大。 —— 特征 x 无助于分类。
    ④用统计检验作为可分性判据

        选择在两类间有显著差异的特征。
        基本做法:
        把两类样本混合在一起,按所考查的特征从小到大排序 ;
        如果一类样本排序序号之和(秩和)显著地比另一类样本小(或大),则两类样本在所考查的特征上有显著差异。

    8、简述分支定界算法

    从顶向下,有回溯
    应用条件:准则函数有单调性


    基本思想:按照一定的顺序将所有可能的组合排成一棵树,沿树进行搜索,避免一些不必要的计算,使找到最优解的机会最早。
    特点: ① 最优搜索算法,所有可能的组合都被考虑到
                ② 前提:准则函数单调性
    (注:实际中可能不满足,因 是估计值)
                ③ 节约计算与存储
                ④ d\approx 2/D 时最经济
    算法要点:根结点为第 0
    级,包含全体特征
                      每个结点上舍弃一个特征,各个叶结点代表选择的各种组合
                      避免在整个树中出现相同组合的树枝和叶结点
                      记录当前搜索到的叶结点的最大准则函数值(界限 B
    ),初值置 0
                      每级中将最不可能被舍弃(即舍弃后值最小)的特征放在最左侧
                      从右侧开始搜索
                      从左侧同级中将舍弃的特征不在本结点以下各级中舍弃
                      搜索到叶结点后,更新 B
    值,然后回溯到上一分支处
                      如果结点上,则不向下搜索,向上回溯
                      每次回溯将已舍弃的特征放回(放回待舍弃之列)
                      如已回溯到顶(根)而不能再向下搜索,则的叶结点即为解。

    四、计算题


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