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理性的相亲方法！精品课：《决策树》
找男朋友，绝对是比找工作、创业、投资公司，更重要的战略决策。这么重要的决策，有没有一些商业工具可用呢？ 当然。今天我要与你分享一个工具：决策树（Decision Tree）。 什么叫决策树？ 其实你刚才那连珠炮似的问题，就有决策树的基本逻辑在里面。 当你问“多大了？”的时候，其实就开始启动了“相亲决策树”的第一个决策节点。这个决策节点，有两条分支线： 第一，大于30岁？ 西蒙说：管理就是决策。而决策树，就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具，一种寻找最优方案的画图法。 怎么样？一点都不难吧。 运用：用决策树进行决策 增加了“不确定性”后，应该怎么用“决策树”，或者“概率树”决策呢？ 心得： 什么是决策树？ 决策树，就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具，一种寻找最优方案的画图法。 什么是概率树？
68490发布于 2018-01-16 - 来自专栏国内互联网大数据
哪种代理性能最强?Python框架下各项代理协议PK
随着Python在网络爬虫、数据分析等领域的广泛应用,选择一个高性能、稳定的代理服务变得尤为重要。本文将自己动手设计性能测试方案,让不同代理协议在Python场景下进行了一次公平PK,结果如何?我
56930编辑于 2023-08-16 - 来自专栏决策智能与机器学习
探讨智能决策的框架及量化应用
强调一下，这里主要指的是理性的决策，个人认为的理性是有限条件下的最优化决策，而感性的决策往往就很难做到合理准确，感性本身牵扯到人类各种情绪的产生和影响，如害怕、兴奋、紧张等等。 决策在具体场景中的应用涉及到两个层面的问题，共性技术和场景化应用。共性技术主要是抽象层面的框架和方法，包括数学和物理的模型。 今天我们尝试探讨智能决策的共性框架，并举一个量化投资的应用案例。 【共性框架】 关于共性框架，个人认为脱离不开一种反馈机制，整体可以认为是一种寻找回报最大化行动方案的反馈优化机制。 缺少了数据的输入，而且必须是精确的数据输入，框架将毫无用处。量化投资者通过输入数据，对信息进行加工，做出交易决策，进而建立输入/输出模型。例如，采用趋势跟踪策略的交易者通常根据价格数据判定趋势。 还值得注意的是，框架中的各个模块，也需要基于大量研究方可正确建立。 【小结】 决策框架中如何自适应的学习和成长正是当下智能技术所聚焦的问题，伴随着智能技术的突飞猛进终将被攻克。
65521发布于 2020-08-04 - 来自专栏数据森麟
数据驱动运营决策-框架与方法（下）
有了框架，我们如何去更加合理的利用框架去评估项目的价值，将在本部分进行探讨，下面进入正文： 项目的定位与模型的两类应用 ? 一个好消息是，互联网企业并不缺乏支撑这个评估的数据，而且，评估的框架大家会很熟悉：我们开一下脑洞，如果每个项目、产品、运营活动的目标可以量化成特征，宏观层面的 KPI 就是我们的因变量，那么评估的框架就是一个监督式学习的机器学习模型 2.优化类问题：给定 x 的可行域，最优化 y： 可以来估算边际价值的模型落在优化类模型框架中。 而如何评估满房开房项目对这个酒店平台单量的影响呢，这个框架应该是 单量 ~ f（满房开房数）+ g（需求量）+ u（匹配效率）。 这个时候，量化战略分析和最优化运营决策，也许就是未来奋斗在数据驱动一线同学的核心价值之一。
1.2K20发布于 2019-09-27 - 来自专栏数据森麟
数据驱动运营决策-框架与方法（上）
文章包含非常多的干货，我们将分上、下两次在公众号中与大家分享，上半部分主要与大家分享如何在企业内建立合理的量化项目价值的框架，下半部分会主要与大家分享如何基于合理的框架去评估项目的价值，下面进入正文。 于是，这一年多以来，我从管理回到一线，在参谋部重点做两件事情：和这个领域内的教授、专家学习一些可以解决这些问题的分析框架和计量经济学的方法（特别感谢 万智玺 老师的栽培），用这些方法去评估公司一些重要的项目与产品的边际价值 这构成了本次内容要涵盖的三个主体： 分析框架：多边平台的经济学框架； 项目定位：模型的两类应用、价值、风险； 技术选型：因果推断与机器学习。 多边平台的分析框架 ? 不过，这里不会翻来覆去说多边平台的复杂，而是其背后是一套简单、科学的分析框架：KPI（主要是规模、体验）= f（供给量）+ g（需求量）+ u（匹配效率）。
1.3K20发布于 2019-09-27 - 来自专栏技术从心
理性的“编程思想”？
一个框架的构建，没有架构者数十年深厚的积淀，如何能够稳固。
46950发布于 2019-08-06 基于结构信息原则的分层决策框架解析
分层决策：基于结构信息原则的创新框架摘要分层强化学习（HRL）是一种有前景的方法，用于管理多个抽象层次上的任务复杂性并加速长视野智能体探索。 本文提出了一种基于结构信息原则的新型框架SIDM，用于在单智能体和多智能体场景中进行分层决策。我们工作的核心是利用嵌入在决策过程中的结构信息，通过环境抽象自适应和动态地发现和学习分层策略。 在具有挑战性的基准测试上的广泛评估表明，我们的框架显著且一致地优于最先进的基线方法，根据平均奖励、收敛时间步和标准差衡量，策略学习的有效性、效率和稳定性分别提高了高达32.70%、64.86%和88.26%
13810编辑于 2025-10-24- 来自专栏DeepHub IMBA
并行计算框架Polars、Dask的数据处理性能对比
在Pandas 2.0发布以后，我们发布过一些评测的文章，这次我们看看，除了Pandas以外，常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。 Polars Dask 3、大数据集 我们使用一个8gb的数据集，这样大的数据集可能一次性加载不到内存中，需要框架的处理。
1.1K40编辑于 2023-08-30 - 来自专栏小勇DW3
Spring的原理性总结
BeanPostProcessors的processBeforeInitialization() 实际上，ApplicationContext除了向BeanFactory那样维护容器外，还提供了更加丰富的框架功能 </bean> <bean id="bean3" factory-bean="bean3Factory" factory-method="getBean3"></bean> 四、请介绍一下Spring框架中 BeanFactory：产生一个新的实例，可以实现单例模式 BeanWrapper：提供统一的get及set方法 ApplicationContext:提供框架的实现，包括BeanFactory的所有功能
4K51发布于 2018-08-30 - 来自专栏進无尽的文章
推送-推送原理性说明
我们在实现推送功能的时候，更需要了解下推送的原理机制，这样我们在发现问题时候才好定位到问题的解决办法。
5.2K20发布于 2018-09-12 - 来自专栏DeepHub IMBA
Chefboost：一个轻量级的决策树框架
chefboost简介 我认为在库的GitHub repo中提供了最好的描述:“chefboost是一个轻量级的Python决策树框架，具有类别特征支持”。 使用chefboost训练的决策树作为if-else语句存储在专用的Python文件中。通过这种方式，我们可以很容易地看到树做出什么样的决定来达到给定的预测。 正如引言中提到的，它以嵌套if- lift -else语句的形式包含决策树的整个结构。 下面您可以看到部分脚本，整个脚本有20.5k行。一方面，使用这种嵌套结构可以很清楚地遵循决策的逻辑。 但另一方面，如果不设置树的最大深度(我认为chefboost中的决策树不可能做到这一点)，我们便很难遵循决策路径。 ? 当然，后一个库中的决策树需要不同格式的数据，因此我们相应地准备数据。
1.1K50发布于 2021-07-01 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
战略决策 , 战术决策 与 业务决策
按决策的范围和决策的重要性划分，可以分为战略决策、战术决策、业务决策。 战略决策是解决全局性、长远性、战略性的重大决策问题的决策。 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。 决策的分类 1、按决策范围分为 战略决策、战术决策和业务决策； 2、按决策性质分为程序化决策和非程序化决策； 3、按决策主体分为个人决策和群体决策； 4、按决策问题的可控程度分为确定型决策、不确定型决策和风险型决策 决策问题分类 确定型、非确定型、风险型 决策问题通常分确定型、非确定型、风险型三种。 由于决策问题的性质不同，群体决策与个人决策的差异及决策人个人的风格不同，其决策的时间和决策的方法也不相同。 战术决策：为了实现战略决策、解决某一问题做出的决策，以战略决策规定的目标为决策标准。 战略决策是关系企业全局和长远发展的重大问题的决策。是非程序化的、带有风险性的决策。
4.2K20发布于 2020-04-01 - 来自专栏CDA数据分析师
如何理性看待智能合约
就像近年来的"区块链"、"人工智能"和"云"一样，"智能合约"也是十分热门的话题之一。
57140发布于 2018-07-30 - 来自专栏智能相对论
智能座舱的“非理性繁荣”
智能座舱 被委以“重任” 谈及自动驾驶，决策层的AI算法固然重要。但在算法之下，作为驾驶员及乘客最容易感知的智能化体验，智能座舱的交互设计也同样是消费者购车与否的重要理由。
66210编辑于 2022-05-17 哲学与AI的交织：理性探索
人工智能系统在多大程度上可以是理性的？一门名为 6.S044/24.S00（人工智能与理性）的麻省理工学院新课程，并不寻求回答这个问题。 对于下一代学者而言，理性和能动性的概念可能被证明是 AI 决策中不可或缺的一部分，尤其是在受到人类如何理解自身认知局限以及他们对于何为理性的有限、主观看法的影响时。 这种探究根植于计算机科学和哲学之间的深厚关系，这两个学科长期以来一直在合作，形式化地定义如何形成理性信念、从经验中学习以及为实现目标做出理性决策。 这门课向我们展示了许多例子，说明人类的行为与这些数学和逻辑框架不一致。我们打开了一个‘潘多拉魔盒’：是人类不理性？是我们设计的机器学习系统不理性？还是数学和逻辑本身就不理性？” “在一个形式化的框架中呈现每个学科对‘理性’的含义，可以清楚地看出哪些假设是跨学科共享的，哪些是不同的。”
13510编辑于 2026-03-14- 来自专栏Java那些事
如何优化Nginx的处理性能
Nginx 是一个很强大的高性能Web和反向代理服务，它具有很多非常优越的特性，在连接高并发的情况下，Nginx是Apache服务不错的替代品。其特点是占有内存少，并发能力强，事实上nginx的并发能力在同类型的网页服务器中表现较好，因此国内知名大厂例如：淘宝，京东，百度，新浪，网易，腾讯等等都在使用Nginx网站。
1.4K30发布于 2020-07-31 - 来自专栏CreateAMind
走向认知发展的理性建构理论
本文承担了回答这些问题的挑战性任务,并提供了一个认知发展理论的综合和概述,即理性建构主义。 这个理论框架致力于一种代表性的、计算性的思维观点(例如,Chomsky, 1987; Fodor & Pylyshyn,1988).认知发展的理性建构主义理论的中心原则如下 1. 这些是结构化的、抽象的表述,类似于理论;在计算认知科学文献中,它们通常被称为生成模型 直觉理论是因果解释框架,由一组相互关联的概念和信念组成,表达为命题态度(即自然语言中的句子)。 3. 第三,真正的概念变化的机制——甚至我们嵌入直觉理论的核心概念和核心信念也可能被彻底修正,我们可能经历包含不可通约性 可 能 性 的 理 论 变 化 贝叶斯框架加深了我们对第二个关键问题的理解,那就是“学会学习 这些强大的理性、统计和推理机制使人类能够快速准确地获取许多领域的知识(参见 Xu & Kushnir, 2013,2012 用于评论)。
37810编辑于 2022-06-10 - 来自专栏SaaS加速器
行业回暖，看SaaS如何理性突围？
在企服领域，SaaS告别了2015年高光时刻，发展趋于理性。本文将从通用型SaaS、行业垂直型SaaS两大具体类型，切入其更细分赛道，全面解析2019年1-7月企业级SaaS现状与机会点。 市场对SaaS的发展，也趋于理性。在企业级SaaS赛道，很少有爆发式的创业公司，无疑，这是一个需要时间的赛道。 一方面，它更容易打通各业务部门之间数据，凭借对行业多年的数据分析逻辑积累，帮企业发现运营中存在的问题，提供智能决策。
1.5K20发布于 2020-06-09 - 来自专栏大大的小数据
高考的“工具理性”思考2022.9.26
高考的“工具理性”思考，第2版 1，高考的价值理性还神话了 不管高考改革的方向转变多少，只要衡水中学模式，住校学习，工程管理，人力资源管理的时间，效率，准确度，产出，计划，分解，量化，纠偏，重复，循环， 资源辅助能大幅提升成绩，那我认为高考价值理性和工具理性比例不应该是8比2，而是5比5或者4比6的。 2，工具理性的实用 高考，在限定时间内学习考试，定量的成绩，为成绩分层区分度学习无用知识，这些都符合“有限游戏”的规则，和人生“无限游戏”相对。 3，如何能更加明确高考的“工具理性” 进，对于个人，可以放开的使用“工具理性”的方法，“做”出一个最优成绩。 退，明白这只是一个“游戏游戏”保留智慧的探索，读书的乐趣，同学的友谊，执行的心流等探索美好，社交开心，成就振奋的“价值理性”
24220编辑于 2022-12-19 构建伦理智能城市：基于ADC模型的AI道德决策框架
在他们发表在《算法》期刊上的论文中，研究人员证明了ADC模型不仅可以用于捕捉人类如何做出价值判断和伦理决策，而且可以以一种能够被编程到人工智能系统中的方式来实现。
15610编辑于 2025-12-15
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