智慧社区APP开发基本功能介绍_励志网

智慧社区APP开发基本功能介绍

2018-09-21 16:08 来源:励志网

C4.5算法使用信息增益率来取代信息增益,信息增益率的定义:

再看颜色,智商高的狗有三条,颜色两白一黑;智商低的狗有一条,颜色白:

聚类(Clustering)

分类(Classification)

2、设计开发阶段;企业选择一家具备专业性、可靠性的APP开发商,对企业APP开发能产生很大的优势,这不仅体现在能开发出性能更好的APP,在后期的维护更新和运营阶段,也需要与APP开发商不定期的沟通和对接。

序列模式(SequentialPatterns)

朴素贝叶斯分类,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策的分类方法。基本思想是:

粗糙集(RoughSets)

诚然,当前迫于市场压力,不少品牌都开始转向高端,可以看到,除了华为、vivo、OPPO这些开放市场的玩家,小米、锤子、360等原来主打性价比的互联网品牌也在转变策略。各大品牌乐于展示双摄、快充、美颜、曲面显示等功能,与这些功能与外观“噱头”一起到来的,还有越来越高的价格,华为发布零售价格8999元的mate9保时捷版、此次金立发布冲破价格天际的金立M2017,都无不预示着中国手机市场价格到达一个新的转折点。

信息熵(Entropy):

1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率;

12月26日晚间,金立发布高端旗舰手机M2017及M2017鳄鱼皮私人定制版,定位高端政商人群,定价为6999元和16999元。消息一出,着实震惊科技圈,这手机价格这是要捅破天际啊!不过考虑到金立M2017的定位人群并不是普通的消费者,这才放下心来想到与自己无关。

关于“信息增益率”,先要理解“信息增益(InformationGain)”,请参见《使用ID3算法构造决策树》这篇文章,里面既介绍了C4.5的前身ID3算法,同时,也以一个实际例子提到了“信息熵”和“信息增益”的含义,这个例子理解以后,下面对于信息熵和信息增益的公式就清楚了。

还是举和《使用ID3算法构造决策树》一样的例子,现在我们要研究狗的智商,潜在的关联因子包括毛的长度和颜色:

近期,随着资本寒冬的深入,创业企业在融资方面越来越艰难,为了帮助互联网教育创业企业掌握融资技巧,了解融资知识,提升融资的成功率,2016年12月21日,中关村互联网教育创新中心邀请了拼图资本创始合伙人王磊老师,为创业企业讲解资本寒冬的破局方法。

金立为何要此时推出这款高端手机新品,12月26日,举办的金立M2017发布会上,金立集团董事长刘立荣提到了“价格竞争”,其表示当前“价格竞争”基本不复存在,原因有三:

关联分析(AssociationAnalysis)

涨涨涨,家电涨价,手机跟风也涨价,消费市场已经步入了新的发展档口,广大的消费者成为决定消费市场的关键点,可是厂商涨声肆起背后,真的考虑过消费者的感受吗?

3、能够完成对连续属性的离散化处理:

颜色(color) 毛长度(length) 智商(IQ) black 长 高 white 长 高 white 短 高 white 短 低 #p#分页标题#e#在决策树的每一个节点上都可以按照任一个属性来划分,但是到底按照那种属性来划分,需要用一个数值来衡量,例如Gini指数,如果我们用k,k=1,2,3……c表示类,其中c是类别集Result的因变量数目,pk表示观测点中属于k类的概率,一个节点A的Gini指数定义为:

一是跟消费升级整个大背景有关;二是消费者对机器的追求除了价格、配置这种很基本的用户体验之外,还会再差异化地提出自己的个性要求。三,品牌竞争成核心的价值,或者说是品牌溢价的竞争,有高溢价能力的品牌才能生存。如今几乎所有的手机品牌都在做一件事情,就是进攻高端,提升品牌的溢价能力。单纯的价格战已经不足以维持企业的生存,而这也正是金立推出M2017的一个重要因素。

不过,好在中国手机品牌有着打不死小强的精神,2016年第三季度,中国品牌智能手机生产数量达1.68亿部,季成长18%,持续超越三星与苹果两大品牌的生产数量总和。从全球手机出货量来看,目前华为、OPPO、vivo已占据全球第三、第四、第六的位置,并保持着较高的增速。在全球20大智能手机厂商中,中国厂商也已占据11席。中国智能手机品牌在全球市场表现中还是非常不错的。

图挖掘(GraphMining)

王磊老师举例讲解了在所谓的资本寒冬中,创业期的企业确实融资难度比较大,而越来越多的投资人把钱投向了在各方面都更加成熟的企业。因此,在融资过程中,要找对投资人,融资的渠道可以找F6:Founders,Family,Friends,Fools,Foreigners,FA,并且需要注意几个问题和技巧。创业者应该拥有3P精神,Persistent,Passionate,Persuasive。少即是多,需要商业聚焦。慢即是快,在静下心来,专注于产品。另外,王磊老师还讲解了俞敏洪老师的8个不投的原则,包括不投没有商业计划书的项目、不投没有市场想象空间的项目、不投没有核心竞争力的项目、不投创始人不和睦、股份安排不合理、容易分裂的项目、不投创业者盲目乐观或封闭的项目、不投依赖资源型创业的项目、不投为了创业而创业的项目、不投不专注的项目。随后王磊老师还介绍了阎焱的9个成功企业DNA,包括正确的赛道、正确的时机、拥有核心竞争力、保持专注、拥有清晰的盈利模式、商业模式具有可拓展性、强有力的现金流把控、制度化透明的管理、好的领袖。

k在这张图里可以理解成圆的半径,当k取值较小时,范围为图中实线的圆,圆内红色点数目多过蓝色点,因此绿色的待分类点属于红色点集的分类;当k取值较大,范围为图中虚线的圆时,蓝色点有三个,多于两个红色点,因此绿色的待分类点属于蓝色点集的分类。

最后比较两者的Gini系数,如果Gini(length)更小,那么使用毛长度的划分要更好(但是这个例子里面可以看出二者的Gini系数相同)。

据了解,金立M2017的目标消费群体是两类人群:第一类是政商高端人士;另外一类通俗来说就是“大佬”,有影响力的消费群体。金立推出M2017,是希望能够满足这部分目标人群差异化的需求,甚至有超过苹果手机的用户体验和身份认同。

KNN(KNearestNeighbours)属于比较简单的一种用来归类的算法,给定一个表示范围的k值,从而确定了一定的范围,然后根据范围内的点的分布来确定待分类目标点属于哪个范围。下面这张图来自维基百科。

不难发现,在多家厂商捅破价格天花板的背后,是整个手机行业都面临着成本上涨的压力。受人民币贬值影响,美元结算的手机零部件成本有不同程度的上涨,同时上游供应链产能不足,导致零部件价格出现了最高达3倍的上涨。

不得不说,金立M2017配置堪称顶级:高通骁龙653芯片、6GBRAM+128GBROM大容量、7000mAh大电池、1200万+1300万2倍光学变焦双摄像头、5.7英寸2K曲面屏、内置安全加密芯片、活体指纹、小牛皮背壳……从成本上来讲,这个手机可以说是一个成本的集大成者。

其中Gain(S,A)是上面提到过的信息增益,而SplitInfo(S,A)指的是分裂信息,代表了按照属性A来分裂样本集S的广度和均匀性:

#p#分页标题#e#从上图可见,两个维度上看,有两组数据,一组黑点表示,一组白点表示,直线H1并未做到分类;H2虽然做到分类,但是两类之间的空隙太小;H3分类了,并且使得两类之间的空隙最大。

3、根据后验概率大小进行决策分类。

1、用“信息增益率”代替“信息增益”来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足:

对于连续型属性进行排序,得到多个阈值,取能够产生最大信息增益的阈值作为分裂的阈值。

但是,使用信息增益作为判断节点分裂依据的一个缺陷在于它偏向于选择具有更多取值的属性作为节点分裂属性,而实际上属性值较多的属性不一定是最优的分类属性。

关于剪枝:使用验证数据进行剪枝是CART的一个重要思想。最常见的有两种剪枝方式,预剪枝和后剪枝。预剪枝就是满足剪枝条件时树停止生长,后剪枝就是在允许决策树得到最充分生长的基础上,再根据一定的规则,自下而上逐层进行剪枝。

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2、利用贝叶斯公式转换成后验概率;

下面两幅图来自维基百科:

统计学习(StatisticalLearning)

C4.5算法源于ID3算法,也是一种分类决策树算法,但是做了如下的改进:

好,我们现在最终是要考察哪一个潜在关联因子和狗的智商关联度最高。先看毛长度,智商为高的狗有三条,毛长度一个短、两个长;智商为低的狗有一条,短毛:

请参见我曾经写过的一篇文章《朴素贝叶斯分类》,已经详细介绍了。

袋装与推进(BaggingandBoosting)

信息增益是用来衡量样本集S下属性A分裂时的信息熵减少量:

CART(ClassificationAndRegressionTree,分类回归树)采用一种二分递归分割的技术,将当前样本集分为两个子样本集,使得生成的决策树的每个非叶子节点都有两个分支。因此,CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。

移动互联网产生的用户市场优势强力吸引了各行各业的企业争先进入,很显然移动APP,这一具备移动互联网入口的市场,也水涨般高,那么企业开发移动APP,需要投入多少成本合适呢?

Gini(color)=(3/4)*(1-((1/3)2+(2/3)2))+(1/4)*(1-((1/1)2))

最后,参会的创业者向王磊老师进行了提问,王磊老师也和参会的创业者进行了深入的互动和交流。

关于终止条件:最简单的情况是,如果只剩下一个元素了,或者包含元素都属于同一个类别了,那么分类就可以停止了,但是我们也可以设定一个阈值,低于这个阈值时就没有必要继续划分了。

链接挖掘(LinkMining)

当然,这只是最简单的一个例子,实际应用中,会有很多的推广情形,以及许多改进。例如,可以把二维的例子推广到N维;可以引入不同的距离计算方法(如把欧氏距离变成汉明距离);可以引入权值,增强较近的点对结果的影响等等。

以下是其中关于分类和统计学习主题的笔记。

关于分类后的回归:现实中会有些数据很复杂,肉眼几乎看不出符合那种模型,因此构建全局的模型就有点不合适。“回归”就是为了解决这类问题,在构建决策节点把数据数据切分成区域之后,局部区域可以进行回归拟合,例如最后取值为叶节点目标变量的加权值。

4、能够对不完整数据进行处理:

手机市场似乎开始了涨声一片,冲向高端市场,而早期的低价竞争已经效力不再明显,这对于广大的消费者而言有着直接的影响,越来越高的手机价格是消费者所想要看到的吗,相信推出高端价格的手机并不只有华为与金立这两家,接下来跟风的品牌还会更多。那么普通的消费者尽管消费能力在提升,但是被动接受高端产品相信每一个消费者都不乐意,迫于成本压力厂商走向高端,消费者这里万一不买账,那手机厂商岂不陷入一个两难境地?转念一想,这本来就是一个市场不好做的时代消费者愈来愈聪明、成本越来越高、市场压力越来越大都成为手机厂商前进路上的拦路虎。

所以,总合以上情况,企业在扩展进入移动互联网市场时,开发移动APP是抓住市场入口,运营是企业APP的重中之重,结合企业自身的发展状况和市场环境,合理投入运营费用,才能做到有的放矢,也是企业长久发展需要。

公式中,从S1到Sc是c个不同值的属性A分割S而形成的c个样本子集。

2、在树构造过程中进行剪枝;

ICDM(国际数据挖掘大会)2006年从18种提名的数据挖掘算法中投票选出了十大算法。这18中提名数据挖掘算法分属10大数据挖掘主题,蓝色部分即为最终选出的十大算法:

有的APP,光运营成本可达成千上百万的费用,当然市场回报也是可观的,但并不是所有的企业都能投入巨大成本来扩展移动市场,企业如何利用有限的资源发展适合自身定位的移动市场?企业对移动市场的成本主要体现几方面:

信息增益是信息熵的有效减少量,值越高,说明目标属性在参考属性处损失的信息熵越多,也就是失去的不确定性越多,那么在决策树进行分类的时候,它就应该越早作为决策的依据属性。

3、自运营;APP在这个阶段是企业打的持久战,也是长期消耗的阶段,企业做好运营规划不仅能合理利用市场资源,在运营成本上,也能为企业做到收获更大的回报。

SVM(SupportVectorMachine,支持向量机)是一种对线性数据和非线性数据进行分类的算法。它使用非线性映射,把原训练数据映射到较高维上,并且搜索新维度的最佳分离超平面,即将一个类的元素和其他类分离的最佳决策边界。

1、前期准备阶段;这决定企业要开发一个什么样的APP,包括市场定位,分析,调查,制定出可行性方案,回报预期,成本预算等等。

Gini(length)=(3/4)*(1-((1/3)2+(2/3)2))+(1/4)*(1-((1/1)2))

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在数据不完整时,对于某个具有缺失值的属性计算信息增益率,有几种处理办法,例如直接忽略该类样本,选择常用值或均值填充等等。

这幅图展示分隔两个分类的“最佳分离超平面”(两个虚线之间的最短距离达到最大),而落在图中虚线之间、得以成功分隔这两个分类的的超平面,都被称为“支持向量”。

集成挖掘(IntegratedMining)

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