决策是决策者根据一定的目标，运用科学的理论与方法从众多备选方案中选择一个合理方案并执行的活动过程。决策是管理者从事管理工作的基础，在管理过程中，管理者会面临各种各样的问题，它们都需要管理者予以解决。...战术决策又称管理决策，是为了实现战略决策、解决某一问题所做出的决策，以战略决策规定的目标为决策标准。如医院住院流程设计、医院人员的招聘与工资水平等决策。...由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。...其实施是对组织已经形成的能力的应用，实施效果主要影响组织的效率与生存。 业务决策（Business Decisions） 业务决策亦称“日常管理决策”。...三、作用和影响不同 1、战略决策的实施效果影响组织的效益与发展。 2、战术决策的实施效果则主要影响组织的效率与生存。
资源监测，对系统基础设施的健康度进行监测，包括网络与服务器节点的监测，监测内容包括网络连接与拥堵状态、CPU 负载和内存及外部存储空间的使用状况等。...结果输出：将实时和离线分析的结果展现，供决策参考。 问题决策：根据上一步的输出，人为或自动给出下一步的行动判定，同时将判定记录保存下来，以便为后续决策提供依据。...自动修复与运维执行体系的接口，它需要将修复指令发送给运维执行体系，由执行体系将指令分发到对应节点，并进行相应的操作。 三、数据格式都包含哪些信息？ 通常包含这两类信息：基础信息和扩展信息。...可以从 3 个维度来衡量： 正确性，即收集到的数据与事实的一致性。 全面性，即收集到的数据信息是否足以支持团队做出决策。 及时性，即数据的发生到能够支持决策所需要的处理时间足够短。
概述 上一篇文章中，我们介绍了两个决策树构建算法 — ID3、C4.5： 决策树的构建 -- ID3 与 C4.5 算法 本文我们来看看如何使用这两个算法以及其他工具构建和展示我们的决策树。 2....使用 C4.5 构建决策树 有了上一篇日志中，我们介绍的 ID3 与 C4.5 算法，递归进行计算，选出每一层当前的最佳特征以及最佳特征对应的最佳划分特征值，我们就可以构建出完整的决策树了： 流程图非常清晰...# {{{ import operator from math import log def createDataSet(): """ 创建数据集 :return: 数据集与特征集...决策树的可视化 上面的 json 结果看上去非常不清楚，我们可不可以画出决策树的树结构呢？...:param myTree: 决策树 :return: 决策树的层数 """ maxDepth = 0 # 初始化决策树深度 firstStr = next
本文介绍了一个广告点击率预测比赛，选手们使用xgboost、gbdt、nn等模型进行预测，通过特征工程、模型选择、模型调优等方法，最终取得了不错的预测效果。在比...
数据模型==对象模型 Python官方文档说法是“Python数据模型”，大多数Python书籍作者说法是“Python对象模型”，它们是一个意思，表示“计算机编程语言中对象的属性”。...小结 Python数据模型就是常说的对象模型，万物皆对象，有编号、类型、值三个要素。了解了对象模型后，Python另一个重要概念即将浮出水面，它就是数据结构。
相信大家在看了《ZooKeeper入门(概念+shell操作)》后对ZooKeeper已经有了一定的基础,本篇博客小菌则为大家带来的是关于ZooKeeper的数据模型与监听机制!...ZooKeeper数据模型 ZooKeeper的数据模型，在结构上和标准文件系统的非常相似，拥有一个层次的命名空间，都是采用树形层次结构，ZooKeeper树中的每个节点被称为—Znode...Znode具有原子性操作，读操作将获取与节点相关的所有数据，写操作也将替换掉节点的所有数据。...每个Znode由3部分组成: ① stat：此为状态信息, 描述该Znode的版本, 权限等信息 ② data：与该Znode关联的数据 ③ children：该Znode下的子节点 节点类型...ctime：节点创建时的时间戳. mtime：节点最新一次更新发生时的时间戳. ephemeralOwner:如果该节点为临时节点, ephemeralOwner值表示与该节点绑定的session id
例2：在构建线性模型时通常会对变量间的非线性关系做线性数学变换（Log），而在实际的操作中，需不需要做变换以及如何变换是与具体的模型形式挂钩的。...四、大数据模型工具 当今的商业决策对基于海量 的数据依赖越来越强烈，正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。...InfoSphere是一个端到端的解决方案，可以快速高效地用在建立、部署、更新数据模型。同时也非常简易的集成了IBM的其他相关产品。
本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。...数据库的发展与数据模型 本文关键字：数据库、模型、层次模型、网状模型、关系模型 数据库的概念最早可以追溯到1960年，经过多年的发展和演变才有了现在使用广泛的关系型数据库，被企业广泛采用。...在数据库系统阶段，由于要对数据进行高效的管理，除了提供数据存储的功能外，在进行数据读取时，不仅要能描述数据本身，还要能够描述数据与数据之间的关系，这就需要依赖数据模型来实现。...二、什么是数据模型 数据模型是数据库系统的核心和基础，通常由数据结构、数据操作和数据约束3部分组成。 1....数据结构 数据结构是所研究的对象（如表、视图等）类型的集合，在数据库系统中通常按照数据结构的类型来命名数据模型。传统的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
数据模型（Data Model）是对现实世界数据特征的抽象，也就是说，数据模型是用来描述数据、组织数据和对数据进行操作的。...两类数据模型 数据模型应满足三方面：比较真实的模拟现实世界，容易为人所理解，便于在计算机上实现。...数据模型的组成三要素 数据模型是严格定义的一组概念的集合，精确描述了系统的静态特性、动态特性和完整性约束条件。因此数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。...一类是对象的类型、内容、性质有关的，例如网状模型中的数据项、记录，关系模型中的域、属性、关系等； 还有一类是与数据之间联系有关的对象，例如网状模型中的系型（set type）。...数据的完整性约束条件： 给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则，用以限定数据模型的数据库状态以及状态的变化，以保证数据的正确、有效、相容。
对比未剪枝的决策树和经过预剪枝的决策树可以看出：预剪枝使得决策树的很多分支都没有“展开”，这不仅降低了过拟合的风险，还显著减少了决策树的训练时间开销和测试时间开销。...3.4 总结 对比预剪枝和后剪枝，能够发现，后剪枝决策树通常比预剪枝决策树保留了更多的分支，一般情形下，后剪枝决策树的欠拟合风险小，泛华性能往往也要优于预剪枝决策树。...首先创建决策树dt_clf1，在这里不限定决策树的最大深度，则决策树会一直向下划分，直到每一个节点的基尼系数为0为止。...随机数种子，如果没有设置随机数，随机出来的数与当前系统时间有关，每个时刻都是不同的。如果设置了随机数种子，那么相同随机数种子，不同时刻产生的随机数也是相同的。...再来拟合决策树模型效果会好。 推荐多用决策树的可视化，同时先限制决策树的深度，这样可以先观察下生成的决策树里数据的初步拟合情况，然后再决定是否要增加深度。
（一）两种策略互动 任何的策略博弈，其关键都在于参与者的决策相互影响，所以可以分为两种博弈： 决策和影响相继发生，比如我们刚刚提到的查理的故事。...决策和影响同时发生。例如，我们在开头提到的囚徒困境。参与者们（乐队指挥和柴可夫斯基）同时出招，他们事先并不知道其他参与者会做什么样的决策和行动。...但他们对游戏的规则了然于心，因此在做决策时必须设想如果自己处于其他参与者的位置，会怎样做决策？这个决策会给自己带来什么影响？...我们不是在一个毫无干扰的真空世界里做决策，我们的每一个选择、每一步行动都会影响到我们周围的其他决策制定者，而他们的选择反过来也会影响到我们。 策略性的决策被称为博弈论。...决策树适用于一个人面临各种选择时的描述分析，而博弈树则适用于多个参与者在一场策略博弈中的决策次序的描述分析。 简宝玉读书挑战打卡-《策略思维》读书感悟1
决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。...另外逻辑回归只能找到线性分割（输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射），而决策树可以找到非线性分割。...2.决策树 决策树模型是一种树形结构，由一系列节点组成，每一个节点代表一个特征和相应的决策规则。...对比预剪枝和后剪枝，能够发现，后剪枝决策树通常比预剪枝决策树保留了更多的分支，一般情形下，后剪枝决策树的欠拟合风险小，泛化性能往往也要优于预剪枝决策树。...随机森林分类效果（错误率）与两个因素有关： 森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大； 森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。
，想讲明白Glide真不容易啊～） 四、Glide数据模型转换 1....这就是Gilde数据模型转换非常高明的地方了。...最后，来总结一下Glide整个的数据转换与抓取流程： Glide利用线程池的方式，将每一个解码过程都封装为一次解码任务。...（这里的远程图片包括drawable/assets等资源） 数据模型转换时，根据Glide初始化时注册的模型转换注册表，将原始model模型数据转换为可能的数据模型，并尝试使用这些模型来抓取数据，直至抓取到数据...以上，就是Glide数据模型转换和抓取的流程分析，下一篇我们将进入Glide的解码和转码源码分析。 ----
现在，让我们看看一个机器学习技术——决策树。 什么是决策树？ 简而言之，决策树是一种树，其每个分支节点代表选择了一个方案，每个叶节点代表一个决策。...决策树从给定的例子中学习和训练自己，并预测未知的情况。...它决定哪个属性进入决策节点。为了最小化决策树深度，减少熵最大的属性是最好的选择！...对于每个属性，计算增益并在决策中使用最高增益。 显然，前景属性的增益最高。因此，它被用作根节点中的决策属性。...决策树和上面描述的一样简单。我希望这篇文章能帮助你！
本文选自2015年8月26日在“2015中国国际大数据大会主题论坛”上江青所做的题为《大数据与领导决策》的演讲。...今天交流的主题是“大数据与领导决策”，这次会议主题是大数据与智慧城市，这里面有非常密切的关联。今天跟大家从三个方面分享。...我们认为在政府和企业的方面，大数据的作用是非常强大的，数据的力量是可以决定未来领导者的管理决策的。 我们的政府领导有很多拍脑袋的决策，这是在以前的政府决策中非常的普遍的。...拍脑袋决策给不管是政府还是企业带来的危害是非常大的，我们知道这些是缺乏科学决策的依据的。...结论就是，数据可以帮助领导拍脑袋的决策得以治疗。这个过程就是利用数据和信息作为支撑，通过一个科学智能的方式实现管理决策的科学化。
（1） repr所返回的字符串应该准确（%r），无歧义，并且尽可能表达出如何用代码创建出这个被创建的对象，如repr(v);输出Vector(3, 4）
github.com/ccc013/CodesNotes/blob/master/FluentPython/1_Python%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%A8%A1%E5%9E%8B.ipynb 前言 数据模型其实是对
数据模型 模型是对现实事物的反映和抽象，能帮助我们更好地了解客观世界。数据模型定义了数据之间关系和结构，使得我们可以有规律地获取想要的数据。...数据模型的作用 数据模型是在业务需求分析之后，数据仓库工作开始时的第一步。良好的数据模型可以帮助我们更好地存储数据，更有效率地获取数据，保证数据间的一致性。...核心模型与扩展模型分离 建立核心模型与扩展模型体系，核心模型包括的字段支持常用核心的业务，扩展模型包括的字段支持个性化或是少量应用的需要。...在必须让核心模型与扩展模型做关联时，不能让扩展字段过度侵入核心模型，以免破坏了核心模型的架构简洁性与可维护性。...需合理选择数据模型的建模方式。 通常，设计顺序依次为：概念模型->逻辑模型->物理模型。
开源地址：https://github.com/NewLifeX/X （求star, 620+） 数据模型文件 数据模型文件是XCode数据库开发的中心，曾经流行和支持的DB First和Entity...XCode的数据模型文件就是一个Model.xml，（名字可变），同目录配套Build.tt，用于在vs里调用XCode生成基于xml模型文件的多个实体类文件。
ZooKeeper 数据模型 提到 ZooKeeper 数据模型，还有个不得不得提的东西就是 事务 ID 。...在 Zookeeper 中，事务是指能够改变 ZooKeeper 服务器状态的操作，这也称为事务操作或更新操作，一般包括数据节点的创建与删除、数据节点内容的更新和客户端会话创建、失效等操作。
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