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  • NPDP产品经理:学会聚合思维,让你更快做出正确的判断和决策 聚合思维(Convergent Thinking)是指从已知信息中产生逻辑结论,从现成资料中寻求正确答案的一种有方向、有条理的思维方式。又称为求同思维法、集中思维法...

    NPDP产品经理:学会聚合思维,让你更快做出正确的判断和决策

    聚合思维(Convergent Thinking)是指从已知信息中产生逻辑结论,从现成资料中寻求正确答案的一种有方向、有条理的思维方式。又称为求同思维法、集中思维法、辐合思维法和同一思维法等。
    在这里插入图片描述

    聚合思维是创造性思维的基本成分之一,假设做事情都有正确的方法,是思维者聚集与问题有关的信息,在思考和解答问题时,进行重新组织和推理,以求得正确答案的收敛式思维方式,其本质是保守的。求同是聚合思维的主要特点,即聚合思维把广阔的思路聚集成一个焦点,利用已有的知识经验或常用的方法来解决问题。与发散思维相对应,聚合思维也是从不同来源、不同材料、不同层次探求出一个正确答案的思维方法。因此,聚合思维对于从众多可能性的结果中迅速做出判断,得出结论是最重要的。例如,学生从书本的各种定论中筛选一种方法,或寻找问题的一种答案;理论工作者依据许多现成的资料归纳出一种结论。

    聚合思维的方法

    聚合思维首先检验过往事情的解决方案是正确的,于是通过各种途径收集事实和数据,再运用逻辑和知识把各种信息聚合起来有方向、有范围、有组织、条理性强的思考,朝着同一个方向寻找解决方案而得出一个正确答案。 聚合思维常见的运用方法有抽象与概括、归纳与演绎、比较与类比、定性与定量等。

    抽象与概括

    抽象是一种思维过程,通过性状的比较,找出同类事物的相同与不同的性状,把不同的性状舍弃,把本类事物有的、其他类事物没有的性状抽取出来。例如:把各种果实拿来比较,相同的地方是都有果皮和种子。可以选取的不同维度是:有的能吃有的不能吃;有的长在地下,有的长在地上;有的果皮坚硬,有的果皮柔软;颜色,五彩缤纷;大小,各有不同。把不同的性状去掉,取出二坚硬的果皮和种子组成的闭果”这一共性特征进行考察就是抽象思维。概括也是一种思维过程,是在抽象的基础上进行的。例如:对猫、免、虎、猴等动物进行比较后,抽象出它们的共同特征是“有毛、胎生,哺乳”,在思想上联合起来就会形成“哺乳动物”的概念。

    归纳与演绎

    归纳法又称归纳推理,是从特殊事物推出一般结论的推理方法,即从许多个别事实中概括出般琼理,到如,实践中人们经常会接触瓜,豆这等事物,通过反复实践,就会逐步认识到“种瓜得瓜,种豆得豆”的真谛,然后经过分析推理就会得到一个一般性的认识:龙生龙,凤生凤,所有生物都有遗传现象。这个过程就是一个归纳的过程。演绎法又叫演绎推理,是从一般到特殊,即用已知的一般原理考察某一特殊的对象,推演出有关这个对象的结论。例如,所有的生物都有遗传现象。从这个原则出发,就可以引申出:老鼠也是生物,所以“老鼠的儿子会打洞”。这是由演绎推理而得出的一个结论。在认识过程中,归纳和演绎是相互联系、相互补充的。

    比较与类比、分析

    比较、类比和分析是一种联动性思维,不仅可以激发人们的情感,还启发人们的智慧,提出独特性的方法。要通过对相关知识进行比较、类比和分析综合,按照“发散→聚合→再发散→再聚合”和“感性认识→理性认识一具体实践”的认知过程,培养自己的创造能力。

    定性与定量分析

    定性分析就是对研究对象进行“质的方面”的分析,运用归纳和演绎分析与综合以及抽象与概括等方法,主要凭借分析者的直觉、经验,对获得的各种材料进行思维加工,从而对分析对象的性质、特点发展变化规律作出判断的一种方法。定量分析就是通过统计调查法或实验法,建立研究假设,收集精确的数据资料,然后进行统计分析和检验的研究过程。在聚合思维的过程中,可以利用定性和定量的分析方法对单个创意进行分析,也可对一组创意进行评价。

    聚合思维的应用步骤

    聚合思维有同一性、程序性和比较性三个特点。所谓同一性是指它是一种求同性,即找到解决问题的办法或答案。所谓程序性是指在解决问题的过程中,操作的程序,先做什么,后做什么,按照严格的程序,使问题的解决有章可循。 比较性是指对寻求到的几种解题途径、方案、措施或答案,通过比较,找出较佳的途径、方案、措施或答案。

    在应用聚合思维方法时,一般要注意三个步骤:第一步:收集掌握各种有关信息。采取各种方法和途径,收集和掌握与思维目标有关的信息,而资料信息愈多愈好,这是选用聚合思维的前提,有了这个前提,才有可能得出正确结论。第二步:对掌握的各种信息进行分析清理和筛选。这是聚合思维的关键步骤。通过对所收集到的各种资料进行分析,区分出它们与思维目标的相关程度,以便把重要的信息保留下来,把无关的或关系不大的信息淘汰。经过清理和选择后,还要对各种相关信息进行抽象、概括、比较、归纳,从而找出它们的共同的特性和本质的方面。第三步:客观地、实事求是地得出科学结论,获得思维目标。

    内容来源:《产品经理认证(NPDP)知识体系指南》2017年第1版及网络资料整理。

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  • 没有人工智能这门功课,人工智能的本质是统计学和数学,就是通过机器对数据的识别、计算、归纳和学习,然后做出下一步判断和决策的科学 机器学习是基于统计学 在我们讨论统计学和机器学习之间的区别前,我们...

    Atitit   人工智能 统计学 机器学习的相似性 一些文摘收集

     

    没有人工智能这门功课,人工智能的本质是统计学和数学,就是通过机器对数据的识别、计算、归纳和学习,然后做出下一步判断和决策的科学

     

     

    机器学习是基于统计学

     

    在我们讨论统计学和机器学习之间的区别前,我们先来说说其相似性,其实文章的前半段已经对此有过一些探讨了。

     

    机器学习基于统计的框架,因为机器学习涉及数据,而数据必须基于统计学框架来进行描述,所以这点十分明显。然而,扩展至针对大量粒子的热力学的统计机制,同样也建立在统计学框架之

     

     

    数据科学本质上是应用于数据的计算和统计方法,包括小数据集或大数据集。它也包括诸如探索性数据分析之类的东西,例如对数据进行检查和可视化,以帮助科学家更好地理解数据,并从中做出推论。数据科学还包括诸如数据包装和预处理之类的东西,因此涉及到一定程度的计算机科学,因为它涉及编码和建立数据库、Web服务器之间的连接和流水线等等

     

    译:周家乐、狗小白、蒋宝尚

     

    统计学和机器学习之间的界定一直很模糊。

     

    无论是业界还是学界一直认为机器学习只是统计学批了一层光鲜的外衣。

     

    而机器学习支撑的人工智能也被称为“统计学的外延”

     

    例如,诺奖得主托马斯·萨金特曾经说过人工智能其实就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻。

     

     

    考虑过去几年流行的人工智能的另一种方法是将其视为人类智能和认知工作的补充而非替代。这种方法被称为增强智能,它寻找AI通过自动化某些步骤而不是整个过程来帮助人们更好地执行任务的方法。

     

    AI助手可以执行增强智能的领域之一是AR耳机。使用增强现实头戴式耳机时,用户无法访问丰富的用户

     

     

    人工智能的研究领域及分层

     

    人工智能研究的领域主要有五层,最底层是基础设施建设,包含数据和计算能力两部分,数据越大,人工智能的能力越强。往上一层为算法,如卷积神经网络、LSTM 序列学习、Q-Learning、深度学习等算法,都是机器学习的算法。第三层为重要的技术方向和问题,如计算机视觉,语音工程,自然语言处理等。还有另外的一些类似决策系统,像 reinforcement learning(编辑注:增强学习),或像一些大数据分析的统计系统,这些都能在机器学习算法上产生。第四层为具体的技术,如图像识别、语音识别、机器翻译等等。最顶端为行业的解决方案,如人工智能在金融、医疗、互联网、交通和游戏等上的应用,这是我们所关心它能带来的价值。

     

     

    士学位,这就是“控制论之父”维纳(Norbert Wiener)。1940年,维纳开始考虑计算机如何能像大脑一样工作,发现了二者的相似性。维纳认为计算机是一个进行信息处理和信息转换的系统,只要这个系统能得到数据,就应该能做几乎任何事情。他从控制论出发,特别强调反馈的作用,认为所有的智能活动都是反馈机制的结果,而反馈机制是可以用机器模拟的。维纳的理论抓住了人工智能核心——反馈,因此可以被视为人工智能“行为主义学派”的奠基人,其对人工神经网络的研究也影响深远

     

     

     

    人工智能等机器学习技术不是传统编程的替代品,而是一个补充。例如,可以借助机器学习为一个网上贸易平台建立预测算法,但同时平台的用户界面、数据可视化以及其他元素则需要使用Ruby或Java等主流编程语言来实现。

     

    人们常说人工智能和机器学习不过是if语句,或者简单来说就是统计学知识。那除此之外呢?难道机器学习就只是数学和算法的结合吗?这种简单化的概括有时候听起来似乎很有趣,但机器学习的涵义显然要比这更复杂。

     

    不过,让我们先来看一个更加恰当的解释。

     

    简单来说,人工智能就像是一把伞,下面

     

     

     

    特斯拉人工智能主管Andrej Karpathy所谓的“软件2.0”的时代,在这个时代里,神经网络会编写代码,而人们的主要工作是定义任务,收集数据和创建用户界面

     

     

    要要指出的是,弱人工智能并非和强人工智能完全对立,也就是说,即使强人工智能是可能的,弱人工智能仍然是有意义的。至少,今日的计算机能做的事,像算术运算等,在百多年前是被认为很需要智能的。

     

     

    三、自然语言处理

     

    自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及的领域较多,主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。。

     

     

    但是,等等,你可能会说。我们是在说人工智能吗?机器学习是人工智能的一个分支。人工智能致力于创造出比人类更能完成复杂任务的机器。这些任务通常涉及判断、策略和认知推理,这些技能最初被认为是机器的“禁区”。虽然这听起来很简单,但这些技能的范围非常大——语言处理、图像识别、规划等等。

     

     

    weixin_34396902阅读数:292018-12-07

    人工智能技术包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术

     

     

    说起工具,如今被炒得火热的ABCD(即A=AI人工智能,B=Blockchain区块链,C=Cloud云计算,D=Big Data大数据)当中,也就云计算真金白银的获得了盈利,其他的要么是锦上添花(AI),要么是一堆泡沫(区块链)。如今流量红利期已过,互联网已经进入下半场(AI还有些远,我更看好大数据)。

     

     

    五、计算机视觉

     

    计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展,预处理、特征提取与算法处理渐渐融合,形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题,计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

     

     

     

    原  人工智能技术包含七个关键技术

     weixin_34396902阅读数:292018-12-07

    人工智能技术包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

     

    一、机器学习

     

    机器学习(Machine Learning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一,研究从观测数据(样本)出发寻找规律,利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同,机器学习存在不同的分类方法。

     

    根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

     

    根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

     

     

    二、知识图谱

     

    知识图谱本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系,其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组,以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。在知识图谱中,每个节点表示现实世界的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

     

    知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域,需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地,知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势,已成为业界的热门工具。但是,知识图谱的发展还有很大的挑战,如数据的噪声问题,即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入,还有一系列关键技术需要突破。

     

    三、自然语言处理

     

    自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及的领域较多,主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

     

    机器翻译

     

    机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性,翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展,自然语言知识图谱不断扩充,机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。

     

    语义理解

     

    语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解,并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着 MCTest 数据集的发布,语义理解受到更多关注,取得了快速发展,相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用,进一步提高问答与对话系统的精度。

     

    问答系统

     

    问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题,系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现,但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用,在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。

     

     

    经济学奖。纽厄尔和司马贺代表了人工智能的另一条路线——“物理符号系统假说”。简单地说,就是智能是对符号的操作,后来简称为“符号派

     

     

    有人工智能能够胜任人类的一切工作。因此在上世纪70年代,政府对于这些无法兑现预言的专家非常失望,纷纷减少了对人工智能领域的经费投入,人工智能领域的研究也陷入的低谷。

     

     

    趣的是,AlphaGo Zero不是从人类游戏中学习,而是通过与自身的对抗,或者说“自学”方式来进行训练,这是一种被称为强化学习的方法。

     

    从头开始构建自己的知识,没有人类的偏见——AlphaGo Zero展示了一种全新的创造方式。更具突破性的是,这种人工智能模式识别允许机器在几个小时内飞速积累起数千年的知识。

     

     

    我分享了【人工智能的三大学派:符号主义、连接主义、行为主义_手机搜狐网】, 快来看吧!@小米浏览器 | http://m.sohu.com/a/203862511_468638

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  • 针对社会网络环境下模糊互补判断矩阵的群决策问题,研究群体共识调整过程方案选择方法.首先,融合决策者之间的社会关系、身份地位、知识能力3个方面信息来构建决策者两两之间的信任关系;其次,提出一种尽可能减少元素...
  • 决策树介绍使用

    2017-07-12 15:00:00
    关于怎么去判断和决策,需要根据一定的依据进行判断和决策,并不是凭空的按照自己的意愿去判断和决策

    现在生活中,越来越多的时候 需要进行判断和决策,因此关于怎么去判断和决策,需要根据一定的依据进行判断和决策,并不是凭空的按照自己的意愿去判断和决策,就比如举个例子;
    假如甲同学准备结婚,但是在准备结婚之前,甲的女朋友需要甲买一套房子,但是甲去买房子的过程中,开发商进会对甲是否能够购买方法进行评估和决策:

    如下图:


    分析:
    ①开发商对于你是否能够购买房子 进行判断的第一个依据是 “能否购买” 如果你又现金 OK,可以购买,如果你没有现金 会对再次判断;
    ②判断你是否有工作,如果没有工作 ,直接不让你买,如果有工作,还不一定能让你买,还要继续判断你 的工资是多少。
    ③如果工资 大于4K的 OK,你可以购买,如果你工资不大于4K的,还要看你的职业;
    ④如果职业是 公务员的 ,OK 你可以购买,如果你不是公务员的,不让你购买;

    这个例子中,就形成了一个决策树;

    那什么是决策树:决策树(decision tree):是一个树形结构,决策树从根开始进行决策,直到到叶子节点,得到决策结果,当然这个决策树不是分支越多越好,而是决策的分支越少越好,并且有些不必要的分支,我们最终的时候,还要进行剪枝;

    但是这个决策树,不是凭空形成的,在形成这个决策树的过程中,我们会想到一些问题?

    ①为什么是第一个按照 “能否购买” 来进行判断决策;
    ②为什么是第二个按照 “是否有工作” 来进行判断决策;
    ③为什么是第三个按照 “工资多少”来进行判断决策;
    ④这些顺序能够进行调整?

    要分析清楚这样的分类问题,我们需要了解一些分类的算法
    ID3算法,C4.5算法,CART算法
    ID3算法是早期的算法,存在一些问题,而C4.5算法和CART算法 都是从
    ID3算法 演变而来的,而且ID3算法 和 C4.5算法 是同一个人提出的;
    那ID3算法是什么?
    ID3是贪心算法,用来构造决策树的,ID3算法的核心思想是以信息增益最大的属性来进行分类的;
    这里有提到一个概念,信息增益:
    它是ID3算法中用于进行属性选择度量,一般是拥有最高信息增益的的属性来作为节点N的分裂属性;

    其中Info(D) 叫 总数的信息熵

    InfoA(D)表示 具体A这个属性的信息熵

    Gain(A) 表示 A这种划分的信息增益

    A这种的信息信息增益的结果等于 总数的信息熵Info(D)  减去具体某项的信息熵InfoA(D) ;

    这是算出A的划分的的增益 ,同理,其他的增益 也是这样算出了,增益越多,就优先选择作为分类的标准;

    ID3算法的缺点:
    这种ID3算法的信息增益有个缺点,就是它会偏向具有大量值得属性,因为作为分母的D 越大 越多,整体的值就越小, 总数减去越大的小的值,信息增益就越大,这样就存在问题,假如我一个分类的属性 我分的越细,它的D就会越大,
    但是只是根据分类的越细 来获取大的增益,这种是没有实际意义的;

    基于ID3算法的缺点,后面出现C4.5算法和CART算法
    C4.5算法:

    C4.5算法核心采用信息增益率

    C4.5 采取得是分裂信息的量,当因子数比较多 ,数值比较大,在使用信息增益除以这个大的数,使得到小的数,这样就可以抵消掉倾向于ID3的缺点。


    感谢源码时代Java学科讲师提供此文章!

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  • 今天来结束第九章,聊下我们经常忽略,但是编译器会帮我们完成的"类型判断和重载决策",理解编译器如何帮我们完成,相信在写代码时会更明确,避免一些编译出错,排查的问题,让我们开发更给力。  我们知道隐式类型...

      今天来结束第九章,聊下我们经常忽略,但是编译器会帮我们完成的"类型判断和重载决策",理解编译器如何帮我们完成,相信在写代码时会更明确,避免一些编译出错,排查的问题,让我们开发更给力。

      我们知道隐式类型的数组以及将方法组转换为委托类型都需要类型推断,但将方法组作为其它方法的参数进行转换时,会显得极其复杂,我们由浅入深,一步一步来看,编译器是如何帮我们做的一些推断。

     1 //定义一个泛型方法,参数分别为TInput类型和一个Func<TInput, TResult>类型的委托
     2 public static TResult Get<TInput, TResult>(TInput input, Func<TInput, TResult> func)
     3 {
     4     return func(input);
     5 }
     6 static void Main(string[] args)
     7 {
     8     var a = Get("111", x => int.Parse(x));
     9     //第一个参数是字符串,所以可以推断TInput类型有到string类型的隐式转换
    10     //则方法签名为:public static TResult Get<string, TResult>(string input, Func<string, TResult> func)
    11     //第二个参数是一个Lambda表达式,根据返回的类型是一个int,所以可以推断TResult类型有到int类型的隐式转换
    12     //则方法签名为:public static int Get<string, int>(string input, Func<string, int> func)
    13     //根据上述的步骤,我们推断出了TInput和TResult类型
    14 }

      返回类型集合

      从上述代码中,可以看到TResult类型是由Lambda表达式的返回值类型来推断的,那如果我有多个返回类型又是一种什么情况呢?请看下面的代码。

     1 var b = Get(1111, delegate (int x) {
     2     if (x == 1111)
     3     {
     4         return "1111";
     5     }
     6     else
     7     {
     8         return new object();
     9     }
    10 });
    11 //由上可以推断出TInput类型有到int类型的隐式转换,则TInput为int
    12 //而返回类型有两个,一个是string类型,一个是object类型,但是string类型有到object类型的隐式转换,则TResult为object类型
    13 //编译器帮我们把所有的返回类型放入一个集合,对集合中的类型进行判断,判断是否有一个类型是可由剩余其它类型隐式转换可得,则把这个类型作为返回值的类型

     

      如何选择正确的重载

      如果重载具有二义性,那编译肯定是过不了的,要么强制转换某个参数以符合某个方法的签名,或者修改重载方法。从参数或者返回类型考虑,请参照下面一条:

      从任何类型"转换成它本身"被认为好于"转换成其它类型",如

    1 static void Debug0(int x) { }
    2 static void Debug0(double x) { }
    3 
    4 Debug0(5);      //static void Debug0(int x)
    5 Debug0(5.0);    //static void Debug0(double x)
    6 //int有到double的隐式转换,所以存在二义性,但根据int=>int是好于int=>double的,所以选择使用static void Debug0(int x)

     

      同理于返回类型,作用于委托或者Lambda表达式,如

     1 static int Debug1(Func<int> func) {
     2     return func();
     3 }
     4 
     5 static double Debug1(Func<double> func)
     6 {
     7     return func();
     8 }
     9 
    10 Debug1(() => 1.1);
    11 Debug1(delegate () { return 1.1; });
    12 //根据Lambda表达式和匿名方法,Debug1(() => 1.1)和Debug1(delegate () { return 1.1; })返回的类型是double类型,则Lambda表达式和匿名方法转换成Func<double>类型的实例,调用的则是static double Debug1(Func<double> func)
    13 Debug1(() => 1);
    14 Debug1(delegate () { return 1; });
    15 //根据Lambda表达式和匿名方法,Debug1(() => 1)和Debug1(delegate () { return 1; })返回的类型是int类型,则Lambda表达式和匿名方法转换成Func<int>类型的实例,调用的则是static double Debug1(Func<int> func)

      请斧正。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/a2htray/p/4214323.html

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  • 针对现有研究难以解决具有一般性的多层风险决策问题, 在...信息的整合优化与方案前景价值的有机综合, 构建了相应的决策模型和决策定理. 数值模拟验证结果表明, 所提出的 决策模型具有科学合理性和应用可行性.</p>
  • 实践判断决策零假设缺失值的处理将类别转换为数字-1将类别转换为数字-2层次聚类与分区聚类文本分析中常见词的处理分类器的选择图像识别判断卷积神经网络的学习算法时间序列ARIMA建模分布式存储处理-1分布式存储...
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  • 研究多个决策者对属性有不完全类别偏好的语言案例决策方法.基于案例学习框架定义属性公共提及因子,提出...基于决策者个体群体的关联度确定决策者权重,进而给出方案排序.案例分析表明了所提出方法的应用步骤可行性.
  • 决策判断读书笔记

    2017-02-11 22:47:24
    当分析自己问题时,基本上都会归结为情境因素,分析别人时,基本上会归结为归己因素直觉在看问题时,有很多时候从直觉出发,在判定问题时,人们总是会通过表面代表性的词语去判断这个人的性格工作,但很多时候,...
  • ——Fuzzy 判断矩阵 AHP 判断矩阵, 建立了能够集成这两类偏好信息的最优化模型, 通过求解该模 型可直接得到每个方案的参考排序值,并使方案的排序结果最大程度地反映每个决策者的偏好。</p>
  • 决策树和决策森林

    2017-10-09 10:49:32
    回归是预测一个数值型数量,比如大小,收入温度。而分类是指预测标号或类别,比如判断邮件是否为“垃圾邮件”,拼图游戏的图案是否是“猫”。回归问题的目标为数值型特征,而分类问题的目标为类别型特征。 ...
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  • 随机森林和决策

    万次阅读 2018-09-13 14:26:51
    决策树算法的核心是通过对数据的学习,选定判断节点,构造一颗合适的决策树。 树模型不需要做归一化: 归一化的目的是为了加快梯度下降法的收敛速度,但是决策树模型不需要计算梯度 树模型只考虑特征的划分界限,...
  • 决策判断

    2010-09-24 17:28:00
    思考问题时多换换角度,尤其是你期望相反的角度。相信你会有很大收获的。
  • 一般的,一棵决策树包含一个根节点、若干个内部节点若干个叶子节点;叶子节点对应决策结果,其他每个节点则对应一个属性测试;每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中;根节点包含样本全集。从...
  • 运用数据类型:数值型标称型 决策树的一般流程: 1.收集数据:可以使用任何方法 2.准备数据:树构造算法只适用于标称型数据,因此数值型数据必须离散化 3.分析数据:可以使用任何方法,构造树完成后,...
  • sklearn中训练决策树的默认算法是CART,使用CART决策树的好处是可以用它来进行回归分类处理,不过这里我们只进行分类处理。 一. sklearn决策树参数详解 我们都知道,一个模型中很重要的一步是调参。在sklearn中...
  • 通过扩展的算法对专家个体模糊判断矩阵聚类,获取模糊划分矩阵聚类原型,根据模糊划分矩阵确定类权重,进而利用WAA算子对聚类原型进行集结,求取群综合模糊判断矩阵。通过算例验证了该算法的可行性。
  • 该系统由信号预处理,对比决策,决策综合判断和决策结果四部分组成。 给出了目标控制中的这些决策算法。 描述了该决策系统在目标控制中的具体应用。 通过与其他现有方法进行比较,将目标的全局特征和局部特征相结合...
  • 本文简要介绍了决策树和随机森林的算法以及实现,并使用随机森林算法和决策树算法来检测FTP暴力破解和POP3暴力破解,详细代码可以参考: https://github.com/traviszeng/MLWithWebSecurity 决策树算法 决策树表现了...
  • 决策随机森林算法

    千次阅读 2017-11-23 09:57:04
    决策树和随机森林都是常用...本文简要介绍了决策树和随机森林的算法以及实现,并使用随机森林算法和决策树算法来检测FTP暴力破解和POP3暴力破解,详细代码可以参考: https://github.com/traviszeng/MLWithWebSecurity
  • 随机森林和决策树1

    2020-06-10 23:10:07
    原文链接:https://blog.csdn.net/ddydavie/article/details/82687522 决策树 本质是一颗由多个判断节点组成的树
  • 决策随机森林

    2019-06-18 23:25:25
    1.决策随机森林都是非线性有监督的分类模型 1.1 决策树是一种树形结构,树内部 每一个节点都表示一个属性上的测试, 每个分支代表一个测试输出, 每个叶子节点代表一个分类类别。 通过训练数据构建决策树...

空空如也

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判断和决策