(四)基于GIS的烟台沿海地区海水入侵灾害危险性评价

1、小熊造了新房子,它的屋檐下挂了很多彩灯,小朋友看看这些彩灯是按什么顺序排的?

对外开放沿海城市——烟台市是海水入侵发生区,由于海水入侵发生的性影响了当地的财产安全以及经济的可持续发展,对日常生活和经济带来相当大的破坏。因此,研究海水入侵的发生、发展规律,制定相应的海水入侵减灾政策,做好防灾减灾工作是烟台市迫在眉睫的任务,进行海水入侵灾害危险性评价就显得尤为重要,并且对、经济和具有重大的意义。

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1.评判单元的划分

由于海水入侵的发生只能在沿海地区,因此本次研究只在烟台市沿海城市,按照烟台市行政区划,采用行政区划法,以烟台市各个县级市作为一个评价单元。由于烟台市区分布四个区,故在研究时,分别将芝罘区、福山区、莱山区和牟平区各作为一个评价单元。由于长岛县受资料的限制,此次研究排除在外。即本次的研究区为:莱州市、招远市、龙口市、蓬莱市、海阳市、莱阳市、芝罘区、福山区、莱山区和牟平区。

2.参评因素的确定

海水入侵有很多影响因子,根据烟台市实际以及材料的可获取性及代表性,本书从研究区的自然因素和人为因素两个方面,确定研究区海水入侵灾害危险性评价指标体系,如图2-14所示。

(1)自然因素(B1)

岩土体条件(C11)。非量化指标岩土体条件对于不同的海岸有不同的透水性,对海水入侵的影响不同,因此,本书根据烟台市海岸的岩土体特征将烟台市海岸分为四个等级,并给予赋值,见表2-8。

表2-8 岩土体条件赋值表 图2-14 烟台市沿海地区海水入侵灾害危险性评价指标体系

地形地貌特征(C12)。海水入侵发生和发展的基础因素是地形地貌特征。由于海水入侵多发生在沿海地区,那么沿海地区高程相对越大发生海水入侵的几率就越小,相反,高程越小发生海水入侵的几率就越大。因此,选择地形地貌特征中的地面高程作为评价因子。烟台市境内群山连绵,丘陵起伏,地形总趋势是中部高,南北低,北部地势较陡,南部地势较平缓。由大泽山、罗山、艾山、牙山、腊山、昆嵛山等低山构成区内中部山地地形的主体,其海拔均在500m以上,组成全市地形的脊背。峰为昆嵛山的泰礴顶,海拔922.8m,为众山之首。向其四周呈放射状低山丘陵,海拔为200~500m,向沿海延伸为山前平原和滨海平原,海拔均在50m以下。其中北部沿海地势,地面平坦,微向海面倾斜,其海拔高度1.0~10m,共同组成一典型半岛低山丘陵地形。

年平均降水量(C13)。大气降水是地下水补给的主要来源,因此,海水入侵受降水补给的影响。如遇到气候干旱的情况,降雨量减少,对地下水不能充分补给,就会引起海水入侵的速度加快。相反,如果大气降水量较多,就会减缓海水入侵的速度。在尤其是枯水的连枯年份,降水量少,地下水得不到充分的补给,影响农作物生长,那么农业灌溉就需要较多的地下水开采,导致地下水位降低,甚至出现漏斗,这就是造成海水入侵的主要自然因素。

地下水位(C14)。水受到重力作用,由高处向低处流动,在自然的生态环境条件下,海水水位低于地下水位,地下水位向海洋方向流动,阻止了海水入侵的发生。基于此,沿海地区如果过量开采地下水,导致地下水位降低,甚至低于海水水位,破坏了淡水向海水流动的方向以及两者的自然平衡,从而具备了海水向陆地地下淡水流动的动力条件,造成海水的入侵。由于地下水位与海水入侵有着直接的关系,因此选择地下水位作为评价因子。

单位径流量(C15)。海水入侵的范围在一定程度上受河流的控制。某一地区每年流经流量大,那么河水就会在内地滞留的时间较短,不能充分的入渗到地下水中,入渗量小,补充速度慢,易发生海水入侵;在滨海地区,由于低洼地区面积较大,这一地区年径流量就会小,河流纵比降小,地下水补充速度快,在一定程度上阻止了海水入侵的发生。因此选择地区年径流量与地区面积比值即单位年径流量作为评价因子。

以上数据来源为,MapGIS烟台市地质地图、MapGIS烟台市地形地貌等高线分布图、烟台市1956~2000年平均年降水量、烟台市65个地下水位统测水井、烟台市行政分区(1956~2000)天然年径流量特征值。

(2)人为因素(B2)

人口密度(C26)。人口密度是海水入侵发生除自然因素之外的人为条件,与海水入侵的关系密不可分。人口密度过大,快速发展的经济势必会对当地的自然生态环境造成一定的破坏影响;地下水的大量开采、水资源的污染以及水资源的不合理利用等。人口密度越大,对这些环境条件影响破坏就越明显,就越容易发生海水入侵现象。

用水量(C27)。地下水与海水的一个平衡被破坏就会造成海水入侵现象的结果。用水量的大小在一定程度上是地下水开采量的主要体现。用水量过大,对地下水的需求就会变大,过量开采地下水,导致地下水位下降,破坏海水与淡水的平衡,海水向内陆侵染。

以上数据来源为烟台市2011年统计年鉴。

综上所述,地质地理因素控制着海水入侵的发生途径和分布方式,是海水入侵的基础条件。而水资源不足和干旱少雨是海水入侵的背景因素;人类活动的不合理对生态环境的破坏是海水入侵的诱发条件,并且在某种程度上控制着海水入侵的速度和程度。

3.原始数据归一化处理

无论自然因素指标还是人为因素指标,其单位不同,取值范围不同,且数值有较大的异,评价指标原始数据见表2-9。为了将不同的评价指标变为统一的无量纲数据,本书对原始数据进行归一化处理。其归一化公式如下:

Y′=(Yi-Ymin)/(Ymax-Ymin)(i=1,2,3,4,…,m)

式中:m——评判单元的个数;

Xi——该项指标中需要进行归一化变换的数值;

Xmin——该项指标中的最小值;

Xmax——该项指标中的值。

表2-9 参评因素原始数据表

每项指标经过归一化处理之后,其值介于0~1 之间,且的数据为1,最小的数据为0,数据归一化之后这样就不会出现单位不统一,也不会造成数值小的指标的作用被人为地扩大,数值较大的指标的作用被人为地缩小。

在图2-14所有的参评因素中,岩土体条件(C11)、地下水位(C14)、单位径流量(C15)、人口密度(C26)和地区用水量(C27)的变化与海水入侵灾害危险度呈正向变化,而地形地貌特征(C12)和多年平均降水量(C13)数值的变化与海水入侵灾害危险度呈反向变化。为使各个因素对海水入侵灾害同向影响,这里对C12和C13采取下述标准化公式:

依据上述条件,将烟台市个县级市沿海地区灾害危险性评价各个参评因素进行归一化处理。归一化处理后数据见表2-10。

表2-10 参评因素归一化处理后数据表

注:单位同表2-9。

4.参评因素权重的确定

涉及多因素、多因子的海水入侵灾害危险性评价是一个综合问题。在评价中,由于对海水入侵的贡献,各因素、各因子不同,那么我们将各因素、各因子具有权衡轻重作用程度的数值称为权值。求权值的过程就是不同因素涉及的不同因子之间的“重要性”程度的分析过程。确定权重的方法针对不同的分析,有许多方法,本次烟台市海水入侵灾害评价各评价因子权重的确定采用层次分析法。

层次排序法(AHP法)是20世纪70年代由美国的运筹学专家匹兹堡大学T.L.Saaty提出的。由于其方法有较严格的数学依据且原理简单,在复杂系统的决策与分析中被广泛的使用。层次分析法体现了人们决策思维中分解、判断、综合的基本特征。层次分析的具体步骤包括以下四个方面:层次递阶结构的建立、两两比较判断矩阵的构造、单一准则下元素相对权重的计算、各层因素组合权重的计算。

计算完成之后,依元素相对重要性排序得出最终权重向量的计算结果。

1)构造判断矩阵。优势指标层次结果模型建立之后,就可确定上层次与下层次之间的隶属关系,但是,在每一层次中需由专家分析判断给出各元素的相对重要性。因此,需要进行判断矩阵的构造,在判断矩阵的构造中,我们采用两两比较的方法确定各元素的权重。例如,如D曾元素当中的Zk与下一层的Z1,Z2,…,Zn因素有联系,则可取表2-11的判断矩阵形式。

表2-11 判断矩阵

上述判断矩阵中,专家或者决策者需要针对一定的原则确定元素中Zk比较Zi、Zj哪一个更重要,并且决定具有怎样的重要程度?其重要程度需要用1~9标度赋予一个整数数值,其含义如下:比较这两个元素,如两个元素具有相同的重要性,那么取标度为1;比较这两个元素,如一个元素比另一个元素稍微重要,那么取标度为3;比较这两个元素,如一个元素比另一个元素明显重要,那么取标度为5;比较这两个元素,如一个元素比另一个元素强烈重要,那么取标度为7;比较这两个元素,如一个元素比另一个元素极端重要,那么取标度为9;比较这两个元素,如处于上述五种情况的中间,那么取标度为2、4、6、8;上述两两比较的元素得出因素i与因素j的标度Zij,那么因素j与因素i比较可得标度为Zji=1/Zij。

2)计算重要性排序。依据表2-11得出的判断矩阵,需要计算得出特征根和其对应的特征向量,得出的特征向量就是各评价因素的重要性排序,换言之,即权数分配。其具体方法如下:

计算表2-11判断矩阵每一行元素的乘积,即

计算Xi的n次方根 ,即

对向量 =[ , ,…,E]T作归一化处理,即

则所求特征向量为E=[E1,E2,…,En,]T。

计算表3-10判断矩阵的特征根λmax

式中:(DE)i——向量DE的第i个元素。

3)检验。所求权数即为通过上述步骤得到的特征向量E,是否合适地分配了权数?这时表3-10判断矩阵需要进行一致性检验,一致性检验公式为

DR=DI/RI

式中:DR—若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值,则这个数值称为该结点的权。结点的带权路径长度为:从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积。—判断矩阵的随机一致性比率;DI——判断矩阵一般一致性指标。DI计算公式如下:

其中,对于1~9阶判断矩阵的平均随机一致性指标RI,取值如表2-12:

表2-12 层次分析法的平均随机一致性指标值

当DR<0.10时,判断矩阵认为具有满意的一致性,具有合理的权数分配;当DR≥0.10,判断矩阵则需要调整,直到取得DR<0.10时的满意一致性。

(2)运用层次分析法确定各指标权重

建立判断矩阵(表2-13)。

表2-13 A-B判断矩阵

计算判断矩阵每一行元素的乘积Mi

X1=3,X2=1/3

计算Xi的2次方根

对方根向量 =( , )T规一化

e1=0.75,e2=0.25

计算判断矩阵的特征根λmax

式中:(DE)i——向量DE的第i个元素。

胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术 胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术

计算得

计算CR

故DR=0<0.1,具有满意的一致性。

2)计算其他二级指标(岩土体条件C11、地形地貌特征C12、多年平均降水量C13、地下水位C14、单位径流量C15、人口密度C26和地区用水量C27)的权重。计算过程见2-14和表2-15,烟台市海水入侵危险度指标及权重见表2-16。

表2-14 B1-C1i判断矩阵

λmax=5.20345,DI=0.05086,RI=1.12,DR=0.04541<0.1具有满意的一致性。

表2-15 B2-C2i判断矩阵

λmax=2.00001,DI=0.00001,RI=0.00,DR=0<0.1具有满意的一致性。

表2-16 烟台市海水入侵危险度指标及权重

5.海水入侵综合危险性指数的计算模型

对烟台市沿海地区海水入侵灾害进行危险性评价时,这里采用因素权重叠加法。因素权重叠加法的基本原理是将参评因素按照参评因素在海水入侵灾害形成过程中的作用强度进行分析,从而对因素权重指标进行确定,利用权重的大小反映各评价因素在烟台市海水入侵危险性评价中的不同地位。建立如下的基本模型:

设有n个评价因素F1,F2,F3,…,Fn;危险性指数设为Y;各个评价因素的权重用X1,X2,X3,…,Xn表示;则模糊模型Y表示为

Y=X1F1+X2F2+X3F3+…+XnFn

针对本次的计算,可得如下的公式,即:设i 因素j 单元归一化处理之后的数值Fij,i因素的权重的Xi为,那么j单元的综合危险性指数Y的计算公式为

式中:i=1,2,…,n,n为参评因素,这里n=7;j=1,2,…,m,m为评判单元数,这里m=8。

6.海水入侵综合危险性指数的计算结果

根据频率图与聚类法确定各级的边界,将烟台市沿海地区海水入侵灾害危险度划分为三个等级:

1)高度危险区,0.5000~1;

2)中度危险区,0.3501~0.4999;

3)低度危险区,0~0.3500。

海水入侵危险性指数反映各地区海水入侵发生的可能性,海水入侵危险性指数越大,海水入侵越可能发生,海水入侵的面积就越大。本书以烟台市地区海水入侵灾害危险性指数为基础,将危险性指数0.1定义为代表海水入侵平均距离2.5km,由此计算出海水垂直于海岸线入侵的平均距离。

表2-17 烟台市沿海地区海水入侵灾害危险性结果

应用MapGIS数据分析及作图功能,得出各评价单元海水入侵灾害危险性指数及海水平均入侵距离,见表2-17,以海水平均入侵距离为缓冲区半径对烟台市沿海地区各海岸线进行缓冲区分析,得到烟台市沿海地区海水入侵灾害危险性评价图,如图2-15 所示,从而实现烟台市沿海地区海水入侵灾害危险性区划。

图2-15 烟台市沿海地区海水入侵灾害危险性评价图

爱奇艺的推送机制是怎样的呢?

本次烟台市海水入侵灾害危险性评价拟采用上述层次分析的方法确定各评价因子的权重,工作程序如下:

我们的系统主要分为两个阶段,召回阶段和排序阶段。

召回阶段根据用户的兴趣和历史行为,同千万级的视频库中挑选出一个小的候选集(几百到几千个视频)。这些候选都是用户感兴趣的内容,排序阶段在此基础上进行更精准的计算,能够给每一个视频进行打需要说明的是,第6步矩阵乘法,需要运用公式MMULT,在用这个公式的时候,需要注意先圈定一个单元域,再输入这个公式的两个矩阵,然后不要急着敲Enter键,同时按下Shift+Ctrl+Enter键,输出结果。分,进而从成千上万的候选中选出用户最感兴趣的少量高质量内容(十几个视频)。

系统的整体结构如图所示,各个模块的作用如下:

用户画像:包含用户的人群属性、历史行为、兴趣内容和偏好倾向等度的分析,是个性化的基石

特征工程:包含了了视频的类别属性,内容分析,人群偏好和统计特征等全方位的描绘和度量,是视频内容和质量分析的基础

召回算法:包含了多个通道的召回模型,比如协同过滤,主题模型,内容召回和SNS等通道,能够从视频库中选出多样性的偏好内容

排序模型:对多个召回通道的内容进行同一个打分排序,选出的少量结果。

除了这些之外系统还兼顾了结果的多样性,新鲜度,逼格和惊喜度等多个维度,更能够满足用户多样性的需求。

排序系统架构

在召回阶段,多个通道的召回的内容是不具有可比性的,并且因为数据量太大也难以进行更加的偏好和质量评估,因此需要在排序阶段对召回结果进行统一的准确的打分排序。

用户对视频的满意度是有很度因子来决定的,这些因子在用户满意度中的重要性也各不相同,甚至各个因子之间还有多层依赖关系,人为制定复杂的规则既难以达到好的效果,又(1)参评因素权重确定方法不具有可维护性,这就需要借助机器学习的方法,使用机器学习模型来综合多方面的因子进行排序。

HR喜欢的的特征

指评价单元内平均人口密度值,人口密度大小可反映人类活动对地质环境的破坏程度,人口密度越大,人类对环境的影响越大,为地质环境质量负效应指标,统计计算在人口密度分布图上进行。在统计分析全区各评价单元人口密度情况的基础上,确定密度值,然后按照一定级确定分级值依次为200,300,500,800,1000人/100km2。

1、简洁明了的格式:应该简洁明了,重点突出。使用简单易懂的字体和排版,不要使用过多的颜色和装饰,使得整洁、易读、易理解。

层次分析法(AHP)算法步骤

2、规范的内容结构:在的内容方面,一般应该包括以下内容:个人基本信息、教育背景、工作经历、技能证书、获奖情况、实践、自我评价等。这些内容要按照时间顺序或重要性进行排序,让者更加清晰地了解求职者的背景。

3、突出的亮点:HR喜欢看到中的突出亮点,比如获得的荣誉奖项、参与的重要项目等等,这些可以让者更容易注意到你的。

4、与职位要求的匹配度:HR会根据职位要求和来筛一、评价目的与原则选,所以应该与职位要求尽可能匹配,体现出求职者的能力和特长,这样更容易引起者的关注。

5、简短明了的自我评价:中的自我评价要短小精悍、突出重点,描述自己的优势,体现求职者的自信和能力。

总之,好的应该简洁明了,突出重点,符合职位要求,这样才能吸引者的注意力,让你获得更多的面试机会。

权值是什么?

你说的是哈夫曼树吧?树的每个数据域data可以放一个特定的数来代表它的值,可以叫做权值。

以下来自百科第二步:特征向量,特征根计算和权重计算:

1、路二阶矩阵的一致性指标RI=0。径和路径长度

在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或子孙结点之间的通路,称为路径。通路中分支的数目称为路径长度。若规定根结点的层数为1,则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1。

2、结点的权及带权路径长度

3、树的带权路径长度

树的带权路径长度规定为所有4、小结:我们帮三角形一个大一个小,一个大一个小排队或帮圆一个绿一个红,一个绿一个红排队的方法叫排序。叶子结点的带权路径长度之和,记为WPL。

数字和图型对宝宝有哪些重要的特征?

我们可以看到,模型的效果降低了,说明我们在设置k=300时删除了一些与模型相关且有效的特征,可以通过绘制超参数曲线来找到k值

3岁左右的宝宝基本上能掌握初步的数概念,但是,如果从2岁左右就开始对宝宝进行数前教育,对宝宝以后学习数学大有帮助。数前教育是数学教育的基础,数前准备做得好,宝宝能够很容易的理解抽象的数概念。

3、请个别幼儿来排。他排的对吗?为什么

数前教育是在儿童学习计数、认数、掌握最初的数概念之前,为儿童组织的数学教育活动。宝宝的数前教育大致可以从以下几个方面进行:

③黑白方块若干。

1.观察:观察是一种有目的、有、较持久的感知活动。2岁后,随着孩子注意、记忆、思维和语言的逐步发展,其观察的范围扩大了(能同时观察到事物两种以上的特性或两种以上的物体),注意力集中的时间也加长了,但观察的目的性仍较,容易被无关的事物所吸引。因此,父母应在宝宝多观察的基础上,提高孩子观察的目的性和准确性。观察能力是后期比较、排序、配对、分类的基础。在日常生活中父母可以随时随地的问宝宝:“这是什么?”“这是什么颜色的?”“这是什么形状的?”等总是来宝宝观察,还可以利用简单的镶嵌板和拼图培养宝宝的观察能力。

2.比较:比较是思维的基本过程之一,是孩子认知能力发展的具体体现。可以结合日常生活教宝宝学会比较。如:爸爸比妈妈高,宝宝比妈妈矮,西瓜比苹果大,3颗糖比1颗糖多等。宝宝的比较要体现在对事物的外部特征的辨别和认识上,让宝宝把需要比较的两个事物放在一起真正地比一比,可以加深对所比概念的理解。此外,还可以让宝宝分辨冷和热,男和女等。

3.配对:配对是比较的形式之一,也是发展儿童对数的理解所应掌握的一个基本要求。最开始只给孩子出示两对,例如,两只玩具小狗的两只玩具小猫,让宝宝学习配对。先拿出一只小狗,看一看,放在地上或桌子上;再拿出一只小猫,看一看,放在小狗的右边,摇摇头或说“不是”,把小猫移到小狗的下面;再拿出一只小猫,看一看,再放在小狗的右边,摇摇头或说“不是”,然后把小猫移到小猫的右边,点点头或是“是”,接此往下进行。这样可以使宝宝学会配对的方法。等宝宝掌握后,增加到三对、四对,每对之间的距也逐渐减小。以后还可以逐渐过渡到配对、符号配对。

4.分类:按物体共同特征归并和分类的能力是发展数概念的一个最基本的能力。宝宝在很小的时候就有分类的能力,分类是日常生活活动不可分割的部分。宝宝的分类活动可按照物体的颜色、形状、大小等特征,最开始可以根据物体的颜色分类,颜色是最容易被儿童感知的物体特性。比如,让宝宝把红色的珠子放到红色的碗里,把绿色的珠子放到绿色的碗里,或者把大熊放到大筐里,小熊放到小筐里。

5.排序:对两个以上的物体按照某种要求进行顺序排列,是较高水平的比较。例如,从大到小,从高到矮,从粗到细等。开始排序时东西不超过5个,以3个为宜,物体之间的异要明显。套娃、套杯都是很好的材料。以套杯为例,拿出的,最小的和中间的一个(这三个别较大,宝宝容易分辨)让宝宝给它们排队。教宝宝找出的,然后在剩余的杯子中再找出的,与刚才的的做比较,排在的后面,依次类推。等宝宝熟练掌握后,可以增加排序的数量。

6.一一对应:生活中有许多机会可以练习一一对应。例如,吃饭的时候,每个人需要一个碗、一双筷子,让宝宝帮助发碗、发筷子;给每个人一个苹果;给每只小熊送一朵花等。

7.相等化:相等化体现了合成和分解的思想。2个苹果,再放上几个苹果就和3个苹果一样多?这块积木,再放在哪块积木就和那块积木一样高?这本书,再摞上哪本书就和那本书一样厚?诸如此类的问题,都可以帮助宝宝理解相等的概念。

8.形式排列:这是数学的一个基本主题,识别形式是理解数学的基础。例如,可以把珠子穿成两个红的,一个绿的,两上红的,一个绿的……;把积木摆成圆形、三角形、正方形、圆形、三角形、正方形……;和宝宝讨论这些珠子是怎样排列的,让儿童模仿形式重复排列,等熟练以后可以让儿童自己设计排列形式。

只查到这些供参考!

文献检索的方法主要有哪些呢?

3.评价因子隶属度的确定

文献检索的方法有直接法、顺查法、倒查法、抽查法、追溯法、循环法。

3、我们案例尝试一下这个小朋友的方法来给小动物设计的漂亮衣服。按大、中、小的规律来排序。

1、直接法:直接法又称常用法,是指直接利用检索系统(工具)检索文献信息的方法。又分为顺查法、倒查法和抽查法。

8、根据顺序,请幼儿一个一个上来排,如中途排错了,纠正好再排。

2、顺查法:顺查法是指按照时间的顺序,由远及近地利用检索系统进行文献信息检索的方法。这种方法能收集到某一课题的系统文献,适用于较大课题的文献检索。例如,已知某课题的起始年代,需要了解其发展的全过程,就可以用顺查法从最初的年代开始查找。

3、倒查法倒查法是由近及远,从新到旧,逆着时间的顺序利用检索工具进行文献检索的方法。使用这种方法可最快地获得资料。

4、抽查法抽查法是指针对项目的特点,选择有关该项目的文献信息最可能出现或最多出现的时间段,利用检索工具进行重点检索的方法。

5、追溯法是指不利用一般的检索系统,而是利用文献后面所列的参考文献,逐一追查原文(被引用文献),然后再从这些原文后所列的参考文献目录逐一扩大文献信息范围,一环扣一环地追查下去的方法。它可以像滚雪球一样,依据文献间的引用关系,获得更好的检索结果。

6、循环法又称分段法或综合法。它是分期分交替使用直接法和追溯法,以期取长补短,相互配合,获得更好的检索结果。

文献检索方法主要有人工文献检索法和检索系统(工具)文献检索法。

“职场年底综合征”,都有哪些特征?

5、自上而下用上一层个要素的组合权重为权数,对本层次各要素的相对权重向量进行加权求和,进行层次总排序,得出各层次要素相对于系统总体目标的组合权重

I.Deadline惶恐症,各种述职总结冲业绩纷至沓来,各家公司都开始“算总账”,每一个Deadine都让打工人们感到压力山大。2.囤积兴奋症,面对各个平指评价单元内平均海岸侵蚀速率,为地质环境质量负效应指标。统计计算在环境地质现状图上进行,在全面分析工作区海岸侵蚀速率的基础上,确定侵蚀速率分级值依次为0,0.5,1.0,1.5,2.0m/a。台商家贴出的休业通知和年末大回馈,精致的仙女/仙男们只想赶在快递停运前清空购物车。3.手机扫福狂热症,当你看见一个人拿着手机到处拍照,还对着手机傻笑,不要以为他疯了,其实他在在扫福。

MinMaxScaler 在不涉及距离度量,梯度,方,协方计算以及数据需要被压缩到特定区间时使用广泛。就是这些人在工作的时候都会出现力不从心的情况,同时工作态度也比较消极,工作效率也比较低,同时也没有特别强的目的性,也会出现特别焦虑的情况。

情绪上面就会变得特别着急,会不停的去算账,还会从网络当中购买东西,在同学聚会的时候就会盲目的去攀比,购买礼品的时候出现选择困难的情况。

数据预处理与特征工程

当时我想这对于小班孩子来说,还是有点难度的。需要他们用有限的知识来找出规律。但值得肯定的是排序活动不但能培养幼儿的观察力,同时对他的思维也很有好处。事实也的确证明了这点。

概念:数据预处理是从数据中检测,纠正或删除损坏,不准确或不适用模型的记录的过程

可能面对的问题:

数据预处理的目的:让数据使用模型,匹配模型的需求

数据的无量纲化是指将不同规格的数据转换到统一规格,或者讲不通分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为数据的无量纲化

将数据压缩到指定的范围,默认为[0,1],也可以通过参数 feature_range 把数据压缩到其他范围

通过方法 inverse_transform ,可以将归一化之后的结果逆转

通过参数 feature_range 把数据压缩到其他范围

通过标准化处理,将数据为标准正态分布

查看标准化之后的平均值和方,看是否符合标准正态分布

因为 preprocessing.MinMaxScaler 对异常值非常敏感,所以在PCA,聚类,逻辑回归,支持向量机,神经网络这些算法中, StandardScaler 往往是的选择

综上,可以优先选择 StandardScaler 当效果不好时可以考虑选择 MinMaxScaler

运用 im.SimpleIm(missing_values=np.nan,strategy=,fill_value=,copy) 模块对缺失值进行填充处理

(1)读取修改之后的带有缺失数据的泰坦尼克号数据集

(2) 查看数据集的情况

(3)对 Age 分别用平均值,0,中位数进行缺失值填充

同理使用同样的方法对 Embarked 进行缺失值填充处理

我们也可以直接使用pandas对缺失数据进行填充

在实际生活中我们所收集到的特征信息,并不是以数字表示的,而是以文字表示的,比如收款方式,支付宝或者微信,学历,高中,大学,硕士,这些文字变量,机器学习是无法fit的,所以在建立模型之前要事先对这些变量进行处理,将文字转化为数字变量,这一过程称之为编码,而这些文字本质上代表类别,所以具有分类型数据的特征

同样的标签也可以做哑变量,使用的模块为 preprocessing.LabelBinarizer

根据阈值将数值二值化(将特征值设置为0或1),用于处理连续型变量。大于阈值的值映射为1,而小于或等于阈值的值映射为0,默认阈值为0是,特征中所有的正值为1,负值为0,二值化是对文本计数数据的常见作,可以决定仅考虑某种现象的存在与否,还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤

这是将连续型变量划分为分类变量的类,能够将连续型变量排序之后按顺序分箱后编码

可见x具有相当多的特征,如果将所有的特征都导入矩阵,无疑会给矩阵的运行增加负担,所以我们要事先对齐进行筛选

过滤方法通常做数据的预处理步骤,特征选择完全于任何机器学习算法,它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选取特征

通过特征本身的方来筛选特征的类,比如一个特征本身的方很小,就表示样本在这个特征上基本没有异,可能是特征中的大多数值都一样,甚至整个特征的取值都相同,那这个特征对于样本区别就没有作用,所以要优先消除方为0的特征

VarianceThreshold有重要参数threshold,表示方的阈值,表示舍弃所有方小于阈值的特征,默认为0,即删除所有记录都相同的特征

可以看到,方过滤之后剩余的特征还有708个,比之前的784减少了72个,如果我们知道我们需要多少个特征,方也可以直接帮助我们一次性筛选到位,比如我们希望留下一半的特征,那么我们就把阈值设定为中位数

可以看到使用中位数之后,特征值减少了一半

使用KNN和随机森林对方过滤前后的模型分别进行建模分析,查看过滤前后的准确度

(1)导入规律排序小班教案含反思 篇3模块并准备数据

(2)KNN方过滤前

(3)KNN方过滤后

可以看出,对于KNN过滤之后的效果十分明显,准确率稍有提升,均运行时间减少了10分钟,特征选择过后算法的效率上升了1/3

(4)随机森林方过滤前

(5)随机森林方过滤之后

可以看到方过滤前后对随机森林预测的准确率影响不大,对运行时间的影响也不大

这是因为最近邻算法KNN,单棵决策树,支持向量机SVM,神经网络,归回算法,都需要对所有特征进行遍历或升维来进行运算,而随机森林本身就不需要遍历所有的随机变量,只需要选取固定数量的特征就可以进行建模分析,所以方过滤对其影响不大,

过滤法的主要对象,就是需要遍历特征或升维的算法们,而过滤法的主要目的就是在维持算法表现的前提下,帮助算法们降低运算的成本

卡方过滤是专门针对离散型标签(分类问题)的相关过滤,卡方检验 feature_selection.chi2 计算每非负特征和标签之间的卡方统计量,并依照卡方统计量由高到低的为特征排名,再结合 feature_selection.SelectKBest 这个可以输入“评分标准”来选出前K个分数的类,去除标签,即与我们分类目的无关的标签

卡方检验检测到某个特征中所有的值都相同,会提示我们进行方过滤,同时卡方计算的是非负标签,所以我们可以优先对标签进行归一化处理

通过这条曲线,我们可以看到随着K值得不断增加,模型的表现不断上升,这说明K越大越好,即数据中的特征与标签均相关,

卡方检验的本质是推测两组数组之间的异,其检验的原设是“两组数据是相互的”,卡方检验返回卡防值和P值两个统计量,一般用p值作为有效性的范围界定,即当P值小于0.01或0.05时,我们认为两组数据是相关的,拒绝原设

可以观察到,所有特征的p值都是0,说明对于digit recognizon这个数据集来说。方验证已经把所有和标签无关的特征剔除掉了,在这种情况下,舍弃任何一个特征,都会舍弃对模型有用信息,从而使模型表现下降

和卡方检验相同,这两个类需要和 SelectKBest 连用,F检验在数据服从正态分布的时候非常稳定,所以在使用F检验之前,我们可以先对数据进行标准正态化,然后再进行F检验

F检验的本质是寻找两组数据之间的线性关系,其原设是“数据不存在显著的线性关系”。它返回F值和p值两个统计量。当p值小于0.01或0.05时我们认为两个变量之间存在线性关系,即我们要舍弃p值大于0.01或0.05的值

得到的结果和卡方过滤得到的结论保持一致,没有任何值得特征大于0.01,所有的特征都是和标签相关的,因此我们不需要相关性过滤

互信息是用来捕捉每个特征与标签之间的任意关系(包括线性和非线性关系)的过滤方法,包含 feature_selection.mutual__classif (互信息分类)和 feature_selection.mutual__regression (互信息回归)。互信息法返回“每个特征与目标之间的互信息量的估计”,这个估计量在[0,1]之间取值,为0表示两个变量,为1表示两个变量完全相关

嵌入法是一种方算法自己决定使用那些特征的方法,即特征选择和算法训练同时进行,在使用嵌入法时,先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到每个特征的权值系数,根据权值系数从大到小选择特征,这些权值系数代表特征对标签的重要性程度,比如决策树和树的集成模型中的 feature_importances_ 属性,可以列出各个特征对树的建立贡献,因此相对于过滤法,嵌入法的结果会更加到模型的效用本身,对于提高模型效力有更好的效果

但是嵌入法返回的是权值系数,我们无法和卡方检验和F检验,通过筛选P值的方式来进行筛选,我们并不知道权值系数处于一个什么样的范围是的,因此我们可以使用学习曲线的方式来选取权值参数

feature_selection.SelectFromModel(estimator,threshold=None)

SelectModel 是一个元变换器,可以与任何在拟合后具有 coef_ , feature_importances_ 属性或参数中可选惩罚项的评估器一起使用,比如随机森林和树模型就有属性 feature_importances_ ,逻辑回归就带有 l1 和 l2 惩罚项,线性支持向量机也支持 l2 惩罚项

可以看到特征数降为47,但是这样设定阈值是不准确的,我们可以通过绘制学习曲线来找到的阈值

从图像上来看,随着阈值越来越高,模型的效果越来越,被删除的特征值越来越多,信息损失也越来越大,但是在0.00134之前,模型的效果都可以维持在0.93以上,因此我们可以继续选定一个范围,细化学习曲线来找到值

从图像上可以看到阈值为0.000564时模型的效果是的,我们可以把0.000564带入模型看一下效果

可以看到模型的准确率升高为94%点多,因此,比起要考虑很多统计量的过滤法来说,前复发可能是更有效的一种方法,然而,在算法本身复杂的时候,过滤法的计算量远远比嵌入法快,所以在大型数据中,还是要优先考虑过滤法

包装法也是特征选择和算法同时进行的方法,与嵌入法相同的是包装法也是通过模型训练之后的 feature_importantances_ 或者 coef_ 来进行特征的选择,与嵌入法不同的是包装法不需要我们二级模糊综合评判法是把评价指标分成2个等级,首先对二级指标进行综合评判(二级评价),然后在二级评价的基础上再对一级指标进行综合评判(一级评价)(图4-3)。指定阈值,包装法通过 coef_ 属性或 feature_importantances_ 属性获得每个特征的重要性,然后从当前的一组特征中修剪最不重要的特征。在修剪的上地柜地重复该过程,直到最终到达所需数量的要选择的特征

包装法是最能保证模型效果的特征选择方法,但是包装法要使用特征子集进行多次训练,所以包装法需要的计算成本是的

feature_selection.RFE(estimator,n_features_to_select=None,step=1,verbose=0)

feature_selection.RFECV(estimator,n_features_to_select=None,step=1,verbose=0,cv=5)

参数 estimator 是需要填写的实例化后的评估器, n_features_to_select 是想要选择的特征个数, step 表示每次迭代中希望移除的特征个数。除此之外,RFE类有两个很重要的属性, support_ 返回所有的特征的是否被选中的布尔矩阵,以及 ranking_ 返回特征的按数次迭代中综合重要性的排名。类feature_selection.RFECV会在交叉验证循环中执行RFE以找到数量的特征,增加参数cv,其他用法都和RFE一模一样。

使用超参数曲线寻找的特征保留数目

明显可以看出,在包装法下,应用50个特征时,模型的表现就已经达到了90%,比嵌入法和过滤法都高效很多,在特征数相同的情况下,包装法在效果上匹敌嵌入法,同样我们也可以进一步细化超参数曲线来找到的特征数。

规律排序小班教案含反思

1)计算B1,B2的权重(B1自然因素,B2人为因素)。

作为一名教师,就不得不需要编写教案,教案有助于顺利而有效地开展教学活动。教案要怎么写呢?以下是我为大家整理的规律排序小班教案含反思,仅供参考,大家一起来看看吧。

规律排序小班教案含反思 篇1

活动目标:

1、学习排序,体验事物的规律性。

2、培养幼儿比较和判断的能力。

4、培养幼儿乐观开朗的性格。

活动准备:

动物玩具:大象、长颈鹿各不少于5只。

活动过程:

1、教师逐个出示大象与长颈鹿,让幼儿说出它们的名称。

2、师生一起按照1头大象、1只长颈鹿、1头大象、1只长颈鹿……的规律排序,并说出排序的规律。

3、按照1头大象、2只长颈鹿、1头大象、2只长颈鹿……的规律排序,并说出排序的规律。

4、让幼儿思考还有没有其他排序方式,请幼儿上来自己排序,边排边说出排序的规律。

活动反思:

数学来源与现实,存在于现实,并且应用与现实,数学过程应该是帮助幼儿把现实问题转化为数学问题的过程。教育活动的内容选择应既贴近幼儿的生活来选择幼儿感兴趣的事物和问题,有助于拓展幼儿的经验和视野。数学来源与现实,存在于现实,并且应用与现实,数学过程应该是帮助幼儿把现实问题转化为数学问题的过程。教育活动的内容选择应既贴近幼儿的生活来选择幼儿感兴趣的事物和问题,有助于拓展幼儿的经验和视野。

规律排序小班教案含反思 篇2

活动目标:

1、通过观察比较区别图案的大、中、小。

2、尝试将物体按一定的规律排序,初步体验按规律排序的美感。

4、有兴趣参加数学活动。

5、体验数学集体游戏的快乐。

活动准备: 知识准备

教具准备 :范作动物新衣样板

学具准备 :小羊、小猪、小狗的作板、大中小图案的纸若干

活动过程:

一、出示小动物作板,引出活动。

1、今天森林里要开舞会,很多小动物们都要去参加。

2、小羊、小猪、小狗都在发愁?为什么呀?它们有没有漂亮的花衣服?

二、幼儿相互讨论,利用桌上的材料来帮小动物按排序规律来设计新衣服。

1、我们小朋友愿不愿意来帮助他们呀?

2、桌上的小碗里有很多漂亮的图案,它们有什么不同?(大、小不同)

4、哪么啊有其他的方法来为小动物设计新衣?尝试用小、中、大的规律来给小动物设计新衣。

1、小朋友的桌上还有许多的小动物在等着大家帮他们设计漂亮的新衣。

2、大家可以尝试用大、中、小的图案来为它们设计,也可用小、中、大的规律来设计。

3、大家一起开动脑筋,为小动物们设计出漂亮的新衣来哦!

四、幼儿相互介绍、展示自己做的新衣。

1、请幼儿来介绍一下,你是按照什么样的规律来为小动物设计新衣的。

2、小动物今天真开心,它们要谢谢大家,设计了这么漂亮的花衣服!他们穿了新衣服去参加舞会喽!

教学反思:

整个活动以孩子们的作为主,让每个孩子都有自己动手作的机会,活动过程首先让幼儿找到小动物的排队规律,然后让孩子排一排,说一说身边什么是有规律的,让孩子们摆一摆,让孩子们在展示的基础上,老师加以总结。活动的目的基本达到,大部分孩子都能掌握按规律排序。活动的过程能兼顾全体幼儿的需要,注意幼儿的个体异,让每个幼儿都有成功和进步的体验。我认为本节课的亮点是“摆一摆”,在此环节幼儿可以自己动手把想的规律摆出来,体现了手脑互动,然后说出自己是按照什么规律摆的,在说时注意要说完整话,用“我是按照……规律排序的”句式完成。请小伙伴接着自己的作品往下排,小朋友来做小老师检查是否正确。我认为本节课的不足是缺少小组活动,下次设计时加小组活动,让小朋友们有竞争意识,合作意识。

教学目标:

1、尝试按一定规律排序。

3、知道按事物不同的特征进行排序会有不同的结果,初步了解排序的可逆性。

4、幼儿积极与材料互动,体验数学活动的乐趣。

5、发展幼儿逻辑思维能力。

教学重点难点:

教学难点:借助自身的特征来排序。

教学准备:

作背景图,教师演示材料,幼儿作材料。

教学过程2、请你按一个男孩一个女孩的方法排队。:

一、设计小熊新房子。

2、小熊要出门了,它想铺一条漂亮的小路,小朋友看看,小熊是怎么铺的?请小朋友帮助小熊把路铺完。

3、春天来了,小熊想让自己的院子漂亮一点,它有许多小树,请小朋友帮忙种树,你们觉得应该怎么种?

二、去小熊家做客。

1、 小熊家这么漂亮,我们去小熊家做客,老师请小朋友排队去,老师的要求是按一个男孩子,一个女孩子的规律,请小朋友排好队。

2、 小熊家真漂亮,我们在小熊家合个影,请小朋友按一定的规律摆个造型。如:一个举手,一个叉腰;一个站着,一个蹲着等。

三、幼儿作

去小熊家做客,我们给小熊带点礼物吧,我们给小熊做水果拼盘,小朋友排的水果拼盘要有一定的规律,老师看看哪个小朋友最能干?

教学反思:

对于小班幼儿来说,“排序”是一项比较具有挑战性的数学活动,需要他们运用有限的数、量、形方面的知识,进行一番系统、连贯的思考,找出事物之间的联系,也就是我们称之为“规律”的东西。排序活动不仅能培养幼儿的观察比较能力,简单的判断力、初步的推理能力,同时也是培养幼儿逻辑思维能力的有效途径。

规律排序小班教案含反思 篇4

教学目标:

1、学习简单的按颜色、形状、大小、种类等不同规律进行排序。

2、发展幼儿的观察能力及初步的分析能力。

3、培养幼儿对数学活动的兴趣。

教学准备:

4套(大小不同的紫色三角形、大小相同,颜色不同的圆、颜色不同的半圆和正方形、颜色不同的苹果和茄子)、图形若干、幼儿用书《下面应该排什么》、水彩笔

教学过程:

一、直接引题

1、(出示套)上面有什么?它们有什么不同?(三角形,大小不同)

3、请你告诉我下面应该排什么?(幼儿说,师演示)

二、进一步学习排序

1、(出示第二套)请你看看这组图谱,它们有什么不一样?

2、是按什么顺序排的?

5、(出示第三套):请你们告诉我,它们是怎么排队的?

6、请个别幼儿上来排。他排的对吗?为什么?

7、(出示第四套):请你看看这张图谱是按什么顺序排的?

9、刚才我们按一个苹果一个茄子,一个苹果一个茄子的排队的方法叫什么?

三、幼儿作业

1、给你们准备了作业纸,请你们按照排序的方法给它们排队。

2、幼儿作业,师指导。

3、教师批改作业并讲评。

四、排队游戏

1、现在老师要带你们出去玩,不过有一要求,只有做到了,才可以出去玩。

活动反思:

我认为我们要认识到数学在现实生活中的重要性,比如今天的排序活动,以往我们都习惯于比较一组物体的外部特征的异或数量的异来进行有规律的排序,而忽视了日常生活中和游戏中存在的规律。因此今天我尝试了语言和拍打节奏活动相交替的规律来进行安静活动,在小结时又幼儿发现规律,使孩子知道在生活中和游戏中也存在有很多规律,所以这个活动的目的不仅是使孩子学习按规律排序,更重要的是让孩子学会寻找规律、发现规律。

教学目标:

1、学习简单的按颜色、形状、大小、种类等不同规律进行排序。

2、发展幼儿的观察能力及初步的分析能力。

3、培养幼儿对数学活动的兴趣。

教学准备:

4套(大小不同的紫色三角形、大小相同,颜色不同的圆、颜色不同的半圆和正方形、颜色不同的苹果和茄子)、图形若干、幼儿用书《下面应该排什么》、水彩笔教学过程:

一、直接引题

1、(出示套)上面有什么?它们有什么不同?(三角形,大小不同)

2、请你仔细看看上面的三角形,它们是怎么排队的?

3、请你告诉我下面应该排什么?(幼儿说,师演示)二、进一步学习排序

1、(出示第二套)请你看看这组图谱,它们有什么不一样?

2、是按什么顺序排的.?

3、请个别幼儿来排。他排的对吗?为什么

5、(出示第三套):请你们告诉我,它们是怎么排队的?

6、请个别幼儿上来排。他排的对吗?为什么?

9、刚才我们按一个苹果一个茄子,一个苹果一个茄子的排队的方法叫什么?

三、幼儿作业

1、给你们准备了作业纸,请你们按照排序的方法给它们排队。

2、幼儿作业,师指导。

3、教师批改作业并讲评。

四、排队游戏

1、现在老师要带你们出去玩,不过有一要求,只有做到了,才可以出去玩。

规律排序小班教案含反思 篇6

一、活动背景:

皮亚杰说过,数概念是事物间建立两种关系的总和。其中的一种关系就是顺序关系,它是幼儿学数学前的准备阶段。本周我上了节排序的课,是以穿糖果(穿木珠)的方式开展的。让孩子要能说出分辨事物的规律,既糖果是按什么规律穿的,颜色?大小?形状?同时希望他们可以自己按规律排列出来。

二、活动评析

总的来说孩子对这样动手的课还是很喜欢的,大部分的孩子都能按规律进行简单的排序,只有少数能力稍弱的孩子似乎还没会按规律排序,没能达到这次目标。我准备再进行补一次。

三、活动反思

在今后的活动中,我得注意让孩子在生活中懂得观察,发现事物见的简单的不同,逐渐让他们知道些规律,毕竟我们的课堂还是要来源于生活的,这样的结合才会更好。

规律排序小班教案含反思 篇7

【活动目的】

1、通过让幼儿动手作、比较,发现物体的排列规律并进行排序。

3、熟悉( )歌曲的旋律,学唱歌曲,有表情地演唱歌曲。

4、熟悉( )歌曲的旋律,理解歌词内容,跟唱歌曲,提高学新歌的兴趣。

1、2、借助自身的特征来排序,进一步体验排序的规律和方法。教具:黑白序列的排序图样。

2、学具:

①幼儿分组作材料:

a铺地砖

b串彩链

c围围墙

d排排队

②花片

3、环境创设:小动物的家。

【活动过程】

(一)以小朋友为“小动物布置新家”引入课题。

(二)幼儿自主探索物体简单的排序规律。

1、幼儿分组作。

a铺地砖:提供蓝、白两种颜色的泡沫地砖,让幼儿按颜色变化规律排序。

b围围墙:提供四种颜色炮弹玩具,让幼儿按颜色及节数按规律排序。

c做彩链:提供不同长短、宽窄、颜色长条手工纸让幼儿根据纸条多种特征串成彩链条。

d种树:提供高矮、品种不同的树木,让幼儿按其形状、高矮不同的规律排序。

2、自主探索活动内容的交流:

1、取分组活动的内容若干,提问:你是怎么排的?

2、幼儿想出不同的排法,请幼儿排一排,教师强调规律性。

3、针对幼儿的疑惑进行讨论。

4、师生共同归纳小结。

排序的方法有多种,可按形状、颜色、数量等多种特征排序。

(三)出示三张大卡片,幼儿发现并说出它们的排列规律(张蝴蝶不变,小花逐一增多;第二张蝴蝶不变,小花逐一减少;第三张蝴蝶逐一减少,小花逐一增多)。

[评析:幼儿通过观察、比较,发现了图形排序的规律。这是对幼儿进行初步判断推理能力的训练。]

(四)让幼儿自取不同颜色花片,学习按物体数量的递增和递减的规律排序。

(五)欣赏黑白序列

教师出示黑白序列,让幼儿观察寻找序列中黑白两色是以几个为一组进行排列,知道黑白两色也可组成许许多多有趣的序列。

(六)设计“黑白配”小毛巾

1、运用以有的排序知识设计一条“黑白配”小毛巾。

2、幼儿介绍自己设计的“黑白配”小毛巾,说明排序规律。

【活动延伸】

观察家里、大自然中具有规律的排序现象,让幼儿互相交流。

活动反思

采用启发式教学深化幼儿对规律进行应用,让幼儿在玩中学,学中玩 ,寓教于乐,取得较好的教学效果。在幼儿合作过程中,个别幼儿没参与到活动中,今后我会多关注能力弱的幼儿,让他们也有表现的机会。

工作评价的方法

三、幼儿尝试按照大、中、小或小、中、大的规律来给小动物设计新衣。

排列法,也称简单排列法、序列法、部门重要次序法,是由胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术工作评价人员对各个岗位工作的重要性做出判断,并根据岗位工作相对价值的大小按升值或降值顺序排列,来确定岗位等级的一种工作评价方法。

HR喜欢的具备诸多特点,具体来说包括内容简洁表述清晰明确、重点突出对自己的优点和特长展示充分,以及条理分明阅读起来一目了然这几个方面。