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  • 独立思考重要性

    千次阅读 2021-04-04 22:56:53
    好公司的估值回调了20%甚至30%,我们会听到一些声音说还是很贵,还是不便宜,N前才多少倍。首先要承认别人说的是客观事实。 但对未来的判断要独立思考,因为过去的客观事实如果能让你做出未来正确的选择,投资也...

    好公司的估值回调了20%多甚至30%,我们会听到一些声音说还是很贵,还是不便宜,N前才多少倍。首先要承认别人说的是客观事实。

    但对未来的判断要独立思考,因为过去的客观事实如果能让你做出未来正确的选择,投资也太容易了。如果你当时买入逻辑是玩“趋势投资”,那你要明白一个很大的概率那就是趋势坏了,高估值趋势坏了,那继续杀估值的概率很大。所以走留自己想清楚。熬不住不要硬熬,熬到寝食难安那就没意思了,当然也要想好等你走了,它又涨了这个剧本,公司好,估值高不一定必须暴跌,阴跌,也可以横盘震荡。这个概率其实也不小。

    如果你真的是因为看好公司的长远而买的,也相信对估值宽容的长期逻辑,同时明白短期的涨跌概率都是50%vs50%,那就简单了,什么都不做,有钱跌多了就买,做一个死多头,就这么简单。

    至于很多人说当年美国漂亮50后来如何如何,依此来预测抱团好资产的价格趋势,我觉得你还是要独立思考,不要人云亦云,别人逻辑听听就好,因为历史的变量从来不会一摸一样,几十年前发生在美国的事,然后几十年后一摸一样的发生,这样的概率其实无限接近于0。拿那段历史来猜未来的趋势的胜率还是50%,但是赔率根本无法预测。

    做好自己,调整好自己的心态,做好配置,以长远的角度看待投资,知行合一。如果你买的真的是好公司,未来有很好的成长,那你应该淡定从容



    作者:大苹果的飞飞
    链接:https://xueqiu.com/1683324140/175208620
    来源:雪球
     

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  • 逻辑正确的重要性

    千次阅读 2014-08-03 18:39:59
    逻辑正确的重要性 源自近一个月的项目,在程序逻辑方面犯了错误,原地打转拖延了进度,也由此深刻认识到逻辑对于程序的重要性。 一、项目进度 (1)前期:搭建环境(自己的环境&竞争对手的环境),验证对手的环境...

    逻辑正确的重要性


           源自近一个月的项目,在程序逻辑方面犯了错误,原地打转拖延了进度,也由此深刻认识到逻辑对于程序的重要性。

           一、项目进度

         (1)前期:搭建环境(自己的环境&竞争对手的环境),验证对手的环境能够跑正确,我们的环境下会出bug。

         (2)中期:分析出我们的环境为什么会有bug?分析角度:抓包、前台日志、后台日志跟踪。基本确定程序出bug的大致范围。

         (3)后期:从日志跟踪搜索代码,确定出错代码的位置。思考为什么为会出错,是逻辑错误?还是语法错误?还是…….完成代码修改并Fixed bug。

           二、卡壳点

        (1)中期进入后期的时候,想着要不要先熟悉下模块的框架?但我尝试了从模块自身、模块与模块之间交互的角度考虑大框架是怎么样的?但何尝容易,近8年的模块,原始&修补何其多,且前期的文档不规范,多是从需求、功能实现的角度介绍的,很难去衔接和获取想要的东西。加上源代码作者也已不在,摸索难免会花去很多时间。

        (2)后期的时候,能确定了代码的大致位置,但是不知道如何修改代码?主要是程序逻辑不清晰。不知道异常后如何处理?

          三、反思

        (1)前期拿到任务后,因为意识到搭建复杂耗时长,就想着赶紧去布置环境。这个和自己环境不熟悉有关。

        (2)中期分析的时候,犯了个很大的错误:对于核心模块的日志没有开启,而是自己跟读代码猜测可能的出错位置。短期内不可能搞定代码逻辑以及项目任务紧急的矛盾越发突出。当代码很复杂且非自己熟悉的模块时,漫无目的的猜测会花费很长的时间。最好的方法就是:打开日志,从日志真正跟随代码的逻辑。

        (3)后期的时候,此时bug位置基本锁定大致位置,此时应该尽量缩小代码范围,Fixed掉bug。

          核心点梳理如下:

              

           引用肯定可以实现,但我们只提供了C的接口,C语言不支持引用,所以,只能通过地址传递实现。犯了个错误就是:地址传递赋值的时候应该是*ptrans_out = *pval_in, 而不是ptrans_out= pval_in。值赋值,而非地址,确保地址不变。

           四、总结

           前、中、后三个阶段,都不应该忘记最终要达成的目标是什么?要达成这个目标自己该如何做,自己能够表述清楚,必要时可以自己画图梳理下逻辑思路,这样才不会跑偏。

           逻辑对于程序开发的重要性,远远不止我写的这点东西。理清程序逻辑,纵然程序可能有很多坑,纵然会花一定时间,但理顺后后面的路会相对好走。

    2014-8-3 pm18:41 思于家中床前

    作者:铭毅天下

    转载请标明出处,原文地址:http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/38360067

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  • 为何要从用户角度出发来思考问题

    千次阅读 2019-07-07 15:30:08
    从而能够让读者的大脑更的注意到我们,这是我们要思考的事情,这也是为什么我们要从用户思维角度开始来思考问题,要站在对方的角度思考,为对方所服务,想对方所想,这样才能更加吸引用户的注意力。 ...

    一切从用户思维开始

    课程:一切从用户思维开始

    作者:L先生

    出版社: 

    阅读日期: 

     

    书摘/笔记: 

    批注/感悟: 

    信息接收漏斗

    我们人的大脑底层结构导致了我们接收信息会产生偏差,比如我们接收到的信息,很晦涩、与已有的大脑知识产生不了联系,大脑内在神经元之间也产生不了联结,所以就会有抵抗情绪,因此,在接收信息的过程中,也是漏斗似的,随着认知资源的不断消耗,接收到的信息会越来越少,这就是所谓的信息接收漏斗。

     

    注意->好奇->理解->吸引->认同->传播

    在整个过程中,注意力会越来越下降,或者从产品的角度出发,用户会不断的流逝

    写作就是跟读者的大脑

    争夺注意力和心智资源的过程

    在茫茫的信息海洋中,你如何让读者选择你?

    这句话说的很经典,不论是写作,还是其他,在如今的时代,每天接收的信息量越来越大,但是人的大脑的注意力是有限的,注意力也是消耗资源的,葡萄糖等,所以如何在有限的注意力下,让我们所传递的信息能够更多的占用读者的大脑,从而能够让读者的大脑更多的注意到我们,这是我们要思考的事情,这也是为什么我们要从用户思维角度开始来思考问题,要站在对方的角度来思考,为对方所服务,想对方所想,这样才能更加吸引用户的注意力。

    用户思维

    1、一切从用户出发

    2、为用户提供价值

    首先从用户出发是前提,也只有从用户出发的基础上,才可能站在用户的角度来思考,来把自己设计到用户所处的 场景中,进行模拟思考,从而才可能为用户提供价值。

    很多人常犯的毛病

    1.过度关注于(我想说什么)

    2.忽略读者想要什么?

    自我感受意识比较强烈,说了很多,只是在发泄自己的情绪,没有考虑到对方、用户,从而对用户没有任何实际有效的价值,所以价值量为0

    如何理解价值?

    价值是介于

    1、我能提供什么?

    2、别人需要什么?

    两者之间的重合区域

    所谓的价值,就是让自己的所学与别用的所用,两者相匹配,从而在自己能力的前提下,为用户创造所需要的价值。

    从经济上来考虑的话,这算是一种效益最大化的提现,我所学,别人所用,两者相结合,达到了效益最大化。

    思考的四个问题模型

    1、读者想要什么?

    2、替代品是什么?

    3、我能提供什么?

    4、能使读者如何?

    四个思考模型分析

    1、从用户角度出发思考,现有的需求点?(需求分析)

    2、在现有的需求点下,已经实现的模型有哪些? (竞品分析)

    3、自己能做点什么?比现有的替代品竞争力更强(供给分析)

    4、最后效果分析?(目标分析)

    不断问自己

    我想告诉读者的关键信息是什么?

    避免自己陷入到自我意识过剩之中

    还是要一直的强调,要关注目标用户,而不是自我,或者自我的感觉中,

    我感觉,用户会…..

    我感觉用户这时候会……

    不要用已有的自我认知去评断判断目标用户的行为,有时候是很不合理的。

     

     

    马斯洛的需求理论

    生理->安全->社交->尊重->自我实现

     

    需求的底层驱动框架

    稳定需求(从不稳定状态过渡到稳定状态)

    社交需求(通过社会链接和优越感来获取竞争优势)

    奖励需求(通过长期目标和短期目标来获得满足感)

    这块作者说的很好,有时候自己不会分析需求,从这从这些底层的框架中,就不断挖掘了很多需求,需要再次学习一下

    我能提供什么差异点?

    同样的内容,不同的搭配方式,就可以配比出很不错的效果,作者再次从以下三个方面来搭配差异点。

    1、跨界(找关联)

    2、细化(找场景)

    3、形式

    产品模式7C模型

    1、Combine 整合

    2、Courier 速递

    3、Communicate 沟通

    4、Choose 筛选

    5、Convenience 便捷

    6、Contact 联结

    7、Create 创造

    1、把零散的东西整合起来,赋予一个新的、更高层次的主题

    2、同样的信息,让读者别别人更快的接收到

    3、把复杂、专业化的信息进行普及化、大众化、个性定制

    4、帮助读者筛选出可靠的、有效的信息

    5、帮助读者更便捷、高效的获取某些资源、降低成本

    6、帮读者创造情感、态度上的联结

     

     

     

     

     

    本书总结 &收获 

    本章作者主要讲解了如何从用户角度出发来思考问题,以及为何要从用户角度出发来思维问题。

    为何要从用户的角度出发来思考问题?

    1.如今的时代,信息量巨大,每天接收到的信息量很多

    2.大脑的认知是消耗资源的,容量是有限的

    3.大脑的结构,更倾向于关联性、故事性

    综上所述,我们要从用户的角度来思考,这样才能增加用户的关注度

     

    用户角度思维模型

    1.需求分析

    2.竞争分析

    3.供给分析

    4.效果分析

     

    他山之石: 

    摘录相关精彩书评…

     

     


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  • 在使用GBDT、RF、Xgboost等树类模型建模时,往往可以通过 feature_importance 来返回特征重要性,各模型输出特征重要性的原理与方法 一 计算特征重要性方法 首先,目前计算特征重要性计算方法主要有两个方面: ...

    在使用GBDT、RF、Xgboost等树类模型建模时,往往可以通过 feature_importance 来返回特征重要性,各模型输出特征重要性的原理与方法

    一 计算特征重要性方法

    首先,目前计算特征重要性计算方法主要有两个方面:

    1.1 训练过程中计算

    训练过程中通过记录特征的分裂总次数、总/平均信息增益来对特征重要性进行量化。例如实际工程中我们会用特征在整个GBDT、XgBoost里面被使用的次数或者带来的总/平均信息增益来给特征重要度打分,最后进行排序。由于本身Ensemble模型在选择特征分裂时带有一定随机性,一般会跑多个模型然后把特征重要性求平均后排序。

    作为单个决策树模型,在模型建立时实际上是寻找到某个特征合适的分割点。这个信息可以作为衡量所有特征重要性的一个指标。

    基本思路如下:
    如果一个特征被选为分割点的次数越多,那么这个特征的重要性就越强。这个理念可以被推广到集成算法中,只要将每棵树的特征重要性进行简单的平均即可。

    分别根据特征1和特征4进行分割,显然x1出现的次数最多,这里不考虑先分割和后分割的情况,只考虑每次分割属性出现的次数。

    计算得:
    x1的特征重要度:出现在2棵树上,两棵树一共分裂了6次,x1出现了3次。
    x1特征重要度 = 3/6 = 1/2
    x2的特征重要度= 4/6 = 2/3
    x3的特征重要度= 3/6 = 1/2


    x4的特征重要度: 出现在1棵树上,一个树分裂了3次,x4出现了1次。
    x4的特征重要度= 1/3

    根据特征重要度进行特征选择。

     

    1.2 训练后使用OOB(Out of Bag)数据计算

    第二种方式是训练好模型之后,用Out of Bag(或称Test)数据进行特征重要性的量化计算。具体来说,先用训练好的模型对OOB数据进行打分,计算出AUC或其他业务定义的评估指标;接着对OOB数据中的每个特征:

    (1)随机shuffle当前特征的取值;

    (2)重新对当前数据进行打分,计算评估指标;

    (3)计算指标变化率

    按照上面方式,对每个特征都会得到一个变化率,最后按照变化率排序来量化特征重要性。

    延伸到 DNN 对特征重要性判定:

    DNN不像Boosting这类模型那样存在所谓的分裂次数与信息增益,就需要使用第二种方式,对每个特征进行随机shuffle,观察模型指标的变化,最后按照变化率进行排序。比如AUC下滑率,下滑的越多说明当前这个指标越重要。当然,实际操作中需要结合业务经验先指定一个候选变量池,对这部分变量计算重要度,不然计算开销太大。

     

    二. 树模型特征重要性判定

    2.1 Random Foreast

    • 袋外数据错误率(可参考OOB特征选择方法)
    • 基尼指数(和GBDT的方法相同)

    随机森林特征重要性评定可参考:https://blog.csdn.net/zjuPeco/article/details/77371645?locationNum=7&fps=1

    2.2 GBDT

    基尼指数

    在sklearn中,GBDT和RF的特征重要性计算方法是相同的,都是基于单棵树计算每个特征的重要性,探究每个特征在每棵树上做了多少的贡献,再取个平均值。 


    2.3 XGBoost

    xgboost实现中Booster类get_score方法输出特征重要性,其中importance_type参数支持三种特征重要性的计算方法:

    • importance_type=weight(默认):the number of times a feature is used to split the data across all trees. 特征重要性使用特征在所有树中作为划分属性的次数。
    • importance_type=gain:is the average gain of splits which use the feature. 特征重要性使用特征在作为划分属性带来的平均增益。
    • importance_type=cover:is the average coverage of splits which use the feature where coverage is defined as the number of samples affected by the split. 使用该特作为分割影响的平均样本数。——可以理解为被分到该节点的样本的二阶导数之和,而特征度量的标准就是平均的coverage值。
    • importance_type=total_gain: the total gain across all splits the feature is used in.
    • importance_type=total_cover: the total coverage across all splits the feature is used in

    cover 的解释有点晦涩,在[R-package/man/xgb.plot.tree.Rd]有比较详尽的解释:

    (https://github.com/dmlc/xgboost/blob/f5659e17d5200bd7471a2e735177a81cb8d3012b/R-package/man/xgb.plot.tree.Rd)

    the sum of second order gradient of training data classified to the leaf, if it is square loss, this simply corresponds to the number of instances in that branch. Deeper in the tree a node is, lower this metric will be。实际上coverage可以理解为被分到该节点的样本的二阶导数之和,而特征度量的标准就是平均的coverage值。

     

    下面就结合这张图,解释下各指标含义: 

    1. weight:  {‘f0’: 1, ‘f1’: 2}
    在所有树中,某特征被用来分裂节点的次数,在本例中,可见分裂第1个节点时用到f0,分裂第2,3个节点时用到f1,所以weight_f0 = 1, weight_f1 = 2


    2. total_cover:  {‘f0’: 10.0, ‘f1’: 8.0}
    第1个节点,f0被用来对所有10个样例进行分裂,之后的节点中f0没再被用到,所以f0的total_cover为10.0,此时f0 >= 0.855563045的样例有5个,落入右子树;
    第2个节点,f1被用来对上面落入右子树的5个样例进行分裂,其中f1 >= -0.178257734的样例有3个,落入右子树;
    第3个节点,f1被用来对上面落入右子树的3个样例进行分裂。
    总结起来,f0在第1个节点分裂了10个样例,所以total_cover_f0 = 10,f1在第2、3个节点分别用于分裂5、3个样例,所以total_cover_f1 = 5 + 3 = 8。total_cover表示在所有树中,某特征在每次分裂节点时处理(覆盖)的所有样例的数量。


    3. cover:  {‘f0’: 10.0, ‘f1’: 4.0}
    cover = total_cover / weight,在本例中,cover_f0 = 10 / 1,cover_f1 = 8 / 2 = 4.


    4. total_gain:  {‘f0’: 0.265151441, ‘f1’: 0.75000003}
    在所有树中,某特征在每次分裂节点时带来的总增益,如果用熵或基尼不纯衡量分裂前后的信息量分别为i0和i1,则增益为(i0 - i1)。


    5. gain:  {‘f0’: 0.265151441, ‘f1’: 0.375000015}

    gain就是特征用于分割的平均增益 ,gain = total_gain / weight,在本例中,gain_f0 = 0.265151441 / 1,gain_f1 = 75000003 / 2 = 375000015.

    在平时的使用中,多用total_gain来对特征重要性进行排序。

     

    2.4 Lightgbm

    split:result contains numbers of times the feature is used in a mode (特征重要性使用特征在所有树中作为划分属性的次数)
    gain:result contains total gains of splits which use the feature (使用该特征作为分割带来的总增益)


     

    参考文献

    1. https://blog.csdn.net/tinkle181129/article/details/80231871
    2. https://blog.csdn.net/lz_peter/article/details/85010931
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空空如也

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多角度思考问题的重要性