星计划,迪迦(共6篇)

星,迪迦(共6篇) 星计划,迪迦(共6篇) :计划 迪迦 万代星计划迪迦 迪迦奥特曼星计划 星计划迪迦会再版吗 篇一:满天星计划 2014学年度第二学期鄞州区石碶街道艺韵幼儿园 满天星组教研计划 一、情况分析 本学期，我园为了能更好的提高各年龄段老师的自身发展需要，分为三组。我们准备期有10位老师，她们都是教龄在3年内的年轻教师，虽然她们年轻、热情、有冲劲，但缺乏必要的工作经验，在工作上，犹如一张白纸。因此，良好的开端，对她们以后的成长起关键作用。 二、弱势分析: 1.对幼儿园一日环节的组织和实施缺乏相应的措施，对如何抓好班级常规比较困惑。 2.缺乏班级管理经验和与家长交流的艺术，处理家长工作存在困难。 3.实践经验少，在实际的操作过程中理论与实际相脱节的现象普遍存在。 4.由于对幼儿的年龄特点把握不准，教师在集体活动设计中缺乏对活动价值的挖掘，不能很好地把握活动的重难点。 三、培养目标 根据他们需求，本学期我们将在以下几方面进行培训及研讨: 新教师能树立新的课程观，尽快地胜任幼儿园的常规工作。 2.促进幼儿园一日活动基本流程以及过渡环节的实施组织。 四、措施 1.选派骨干教师带教新教师，并签订协议。 2.幼儿园要为新教师搭建学习和展示的各种平台。利用园内大、小教研组业务学习的机会。利用园内优质教师的教研课、公开课等学习机会。与带教教师之间互相的听课、评课。新教师之间区角活动和集体活动观摩与点评。 五、具体安排 3月份——教研活动调查需求表 4月份——根据调查的内容邀请园发展期老师进行培训。 5月份——一日活动的困惑研讨。 6月份——个人小结交流。 篇二:铱星计划分析 铱星计划分析 铱星计划是一个让许多摩托罗拉人兴奋不已的想法。革命性的想法从何而来,对于摩托罗拉的工程师巴里伯蒂格来说，它来自于妻子在加勒比海度假时的抱怨，说她无法用手机联系到她的客户。回到家以后，巴里和摩托罗拉在亚利桑那州工作的卫星通信小组的另外两名工程师想到了一种铱星解决——由66颗近 地卫星组成的星群，让用户从世界上任何地方都可以打电话。 自从20世纪60年代投入使用以来，通信卫星大都是在22000英里高度的轨道上运行的地球同步卫星。依靠这一高度的卫星意味着电话机要大，还伴有1/4秒的声音滞后。例如，美国通信卫星公司的Planet 1电话机重4.5磅，和电脑差不多大。铱星的创意就在于使用一批近地卫星(大约400至500英里高度)，近地卫星因离地球更近，电话机的体型可大大缩小，声音的滞后也会近乎觉察不到。 这是个好的创意吗,尽管遭到伯蒂格顶头上司的否决，这一计划却得到了摩托罗拉总裁罗伯特高尔文的青睐并给予了支持。对于罗伯特，以及他的儿子克里斯高尔文(后来成为他的继任人)来说，铱星计划是摩托罗拉技术高超的显示，具有巨大潜力，令人振奋，决不可放弃。对于摩托罗拉的工程师们来说，建立铱星群的挑战是一次经典的“技术拉锯战”——50多亿美元的代价终于让他们在1998年将铱星首次投入使用。 这一项目是在1991年正式启动的。当时，摩托罗拉投资4亿美元建立了铱星公司。这是一个单独的公司，摩托罗拉拥有25,的股份和董事会上28席中的6席。另外，摩托罗拉还作出了7.5亿美元的贷款承诺，并给予铱星要求再增加3. 5亿的期权。就铱星来说，它最终与摩托罗拉签定了66亿美元的合约，其中34亿用于卫星的开发，29亿用于维持公司正常运行。铱星则要为摩托罗拉建立卫星通信系统提供技术。 在铱星即将发射其首批卫星之时，爱德华斯坦阿诺加入了董事会并担任首席执行官。在加入铱星以前，斯坦阿诺已为摩托罗拉工作了23年，其精明与刻薄广为人知。对他来说，舍摩托罗拉而选择铱星意味着放弃与前者每年130万美元的合约，而选择每年50万底薪外加5年期7万5千股铱星的股份。一旦铱星赚钱的话，斯坦阿诺就会财源广进。 但是，铱星计划还是失败了，因为它是一种创新，创新都是有风险的，我们可以分析一下铱星计划失败的原因。 1、 内部原因 (1) 组织风险 管理决策构架问题铱星公司的管理决策架构是其失败的根本原因之一。铱星公司的董事会由28个成员组成，召开公司董事会时，会上使用的是多国语言，每次开会就像是出席一次小型联合国会议，人人必须带着耳塞，收听5种语言的同步翻译，这样一个公司的决策机构组织根本不可能进行有效管理。没有一个有效的决策和管理团队，要保证一个系统的成功是不可能的。 (2)技术风险 铱星的主要问题之一就是手机的普及之快超过了他们的预想。最后，手机已经无处不在。按照铱星复杂的科技，从构想到推广的时间是11年。在这期间，手机已经覆盖了几乎整个欧洲，甚至还进入了发展中国家如中国和巴西。简言之，铱星的市场目标只是一小部分人——商务旅行者——可他们的要求却日益被服务优 越得多的手机所满足。 铱星的技术限制和它的设计扼杀了它的前途。由于铱星的技术是基于看得见的天线和轨道上的卫星，因此用户在车里、室内和市区的许多地方都无法使用电话。甚至在野外的用户还得把电话对准卫星方向来获取信号。正如一位高级商业顾问所说:“你无法想像一个出差到曼谷的首席执行官走出大楼，走到街角，然后掏出一部3,000美元的电话来打。”就连摩托罗拉的前首席执行官乔治费希尔在一次采访中也承认:“无法做到小型，无法在室内使用绝非是我们的最初构想，无论是什么原因，它都大大损害了这一项目。” 此外，一些技术上的缺陷也无法弥补。铱星能够传输的数据量有限，而这对于商业人士来说恰恰越来越重要。更令人头痛的是，在偏远地区必须找到一些特殊的太阳能设备才能给电池充电。这些限制让铱星在它锁定的长期出行的商业人士的市场上销售得十分艰难。 (3) 财务风险 从经济成本角度看，铱星移动通信系统的研制成本和生产成本比基于地球静止轨道的全球移动卫星通信系统的成本大幅度降低。铱星计划的总投资额规 模仅为34亿美元，而通常具有相似功能的基于地球静止轨道的全球移动卫星通信系统，即使经过缩减投资预算成本后的总投资额也需约160亿美元，相比而言前者只是后者的1 /5 。因此，铱 星移动通信系统的研制生产经济性料以往的卫星通信系统有大幅度提高。从使用成本看，铱星移动通信系统的经济性更具有明显优势。它用卫星移动手机作为地球终端的个人移动通信卫星。这种卫星移动手机的购机成本仅为基于地球静止轨道的全球卫星移动通信系统的地球语音终端的1 / 10，约为500美元(基于地球静止轨道的全球卫星移动通信系统的地球语音终端的购买价约为3000—5000美元);铱星移动通信系统具有较大的通信容量，使得其单路语音信道的运行成本大幅度下降，其通话的使用费仅为每分钟0.65美元(而基于地球静止轨道的全球卫星移动通信系统的通话使用费为每分钟3—7美元。 (4)生产风险 商 业运营起步不好通信系统匹配的卫星移动手机生产能力有限，造成市场供给不足;由于销售数量不足使得产品成本很高，这样销售价格昂贵，不能同地面移动通信手机市场竞争。开业的前两个季度，铱星移动通信系统在全球只销售了1万用户，到申请破产为止，这个耗资50亿美元建立的通信网也只有 5.5万用户。而据一些投资分析家估计，铱星公司要实现财务的盈利平衡至少需要65万用户。要建立一个忠诚的65万用户基础，所费的时间远远超过铱星公司的投资估算。技术创新产品推入市场的成本估算和效益预期是一件至关重要的工作，也是一个极大的市场风险陷阱所在。 2 、外部风险 (1)市场风险 在销售方面，铱星公司也有明显失误。由于受投资方及签订的合约的限制，为了抢占市场，铱星公司把产品匆忙投入市场。结果，在起初的一段时期内，手机供不应求，有的客户交钱后等了半年才拿到货。服务质量也无法保证，用户的需求不能得到铱星公司的尽快满足，不少用户因此望而却步。市场机会已经失去在过去10年里地面移动通信发展迅猛，夺走了铱星计划初期设定的主要目标市场。相对地面移动通信系统领域，尤其是移动电话领域，铱星计划在时间上已失去了市场机会。在这种情况下，铱星公司应该在推向市场之前对移动通信领域的新的市场方向作出调整，其目标对象应该是需要 在地面移动通信系统的盲点区域工作的客户，并且可以在互联网络环境下的无线通讯和数据传输领域同地面移动通信系统进行竞争。 今天，我们处在知识经济的时代，技术创新已经成为企业生存与发展的主流。在企业技术创新的过程中，尤其在不断领先的高科技产业领域里，新产品的开发、生产和销售，由不同的 企业、部门、人员合作(外包)已成为一种趋势，应该建立一个什么样的企业科技创新的管理体系，这确实值得企业的经营者深入地思考;创新产品的诞生也必须有研制、设计、生产、工艺、市场营销、销售管理、客户服务等多个部门和整个供应链企业的合作才能成功，如何协调创新产品的整个供应链的流程和关系，是十分 重要的。因为检验创新产品成功与否的最终是市场，而不是其他。刊登此失败案例，希望能给企业技术创新的经营者一点启发。 (2)政策风险 引入市场的前导期过长:在高科技产业，研发时间经常超过预定计划的长度，因此如何在这一时期获得稳定的资源和公司高层的承诺是计划生存与否的关键。 品质标准不一:创新产品由于没有具体的评价标准，顾客难以判断其好坏，力求规避风险，自然不敢贸然尝试。 顾客对科技的不当使用:因顾客缺乏专业知识，使其对科技产品的筛选、装设和使用不当，进而影响到对产品的评价和购买的意愿。 篇三:五星计划 信息工程学院传承“五星计划” 深入落实科学发展观 2004年10月，信息工程学院学生党支部针对大学生党员的 具体特点，制定了学生党员“五星计划”。(即强化理论学习加 强 马克思主义思想政治教育;充分调动大学生的积极性，积极开展 帮辅活动;加强爱国主义教育，增强历史使命感;参加公益事业 关注社会发展;从大处着眼从小处着手，关注身边人关心身边 事， 把宿舍建成思想道德阵地精神文明窗口) 一、夯实理论，树立航标 全院学生以班为单位，由各班团支书主持，每月进行一次集 中理论学习，学习结束后，每人写一篇学习心得，相互交流学习， 以加强学生对科学发展观的学习和了解，优秀的学生可推荐优先 进入党校学习。 为普及大学生的科普知识，丰富他们的课余生活，学院积极 邀请专家学者做科普系列讲座;此外，学院还以校宣传部主办的 人文系列约题讲座为契机，邀请文化名人为学生作约题讲座，丰 富大学生的人文知识。 在全院上下深入学习科学发展观的同时，进一步夯实大学生 的理论基础，让理论指导实践，为全院学生树立正确的价值观， 明确人生目标导航。、 二、相互帮辅，共同进步 学院开展了党员与问题学生之间的“党员一帮一”活动。力 图从物质、精神、思想上帮助有困难的学生度过人生中这个重要 的阶段，为将来走向成功奠定基础。 学院党员积极响应，纷纷找到自己的帮扶对象，采用谈话方 式进行了解，仔细分析个人情况后，采取不同的方式帮助他们解 决问题。对于家庭条件比较困难的学生采用物质上支持，精神上 鼓励的方式，从学习上加强教育，在精神上鼓励他们想办法克服 困难。对于一些思想上有问题的学生则采取以教育为主的“软办 法”来解决。 “一帮一”活动开展四年多来，我院累计帮扶重点学生400 余人，赢得了广大师生的一致好评。 三、重温历史，谨记使命 学生党员带头，每学期参加一次爱国主义教育活动。今年正 值太原解放、新中国成立60周年， 4月4日，院团委组织学生 干部50余人，到双塔寺烈士陵园向为革命事业献出生命的先烈 献花圈并举行了庄严肃穆的扫墓仪式。在烈士陵园内，学生们义 务擦洗林葬区烈士墓碑、拾捡陵园内垃圾，以实际行动表达对革 命先烈的敬仰。 随后参观了日本侵晋罪行实录展、高君宇烈士 纪念展览、革命烈士英雄事迹陈列馆等展厅。近代中国历史的屈 辱和先烈们的奉献精神，让他们深有感触，谨记振兴中华的历史 使命。 参加爱国主义教育活动，让大学生更深切地学习感受我们的 民族精髓，发奋图强，以实际行动报效祖国。 四、参与公益，肩负责任 作为当代大学生，在学习专业知识的同时，更应关注社会发 展，以我所学服务社会。“五星计划”实施以来，学院学生结合 个人情况，一学年至少进行一次义务献血活动;发扬和保持艰苦 朴素的工作、生活作风，省下自己的零用钱，资助贫困地区失学 儿童重返校园;以班为单位坚持不定期走进敬老院，陪老人聊天， 为老人捶背，洗衣，扫地等(一月至少一次);积极担任社区志 愿者服务(主任助理、社区文化活动等)。 今年4月6日，学院的学生党员、学生会文艺部成员以及电 子爱好者，在院团委书记的带领下到太原市尖草坪区中心敬老 院，为老人们送上了热水袋、毛巾、香皂等生活用品。学生党 员 们分工合作，帮老人们打扫房间，并对楼道进行了彻底清扫。电 子爱好者们存在故障的小电器进行了维修。学生会文艺部的成员 为老人们献上精彩的京剧、歌舞等曲艺节目，并与老人们互动， 为他们送去欢乐。此外，从2008年开始，学院学生作为义务支 教志愿者，多次随“三农协会”奔赴太原市阳曲县及太原市小淀 区等地方进行义务支教，获得了社会的广泛好评。 在院党委的领导下，我院学生以天下为己任，心系社会，积 极热心公益，正用实际行动践行科学发展观，肩负起作为当代大 学生的社会责任。 五、身体力行，文明宿舍 古人说，一屋不扫何以扫天下。对于在校大学生，宿舍是在 校期间学习、生活、休息的重要公共场所，宿舍的状况是一个大 学生综合素质的直观体现。学院倡导全院同学从大处着眼，从小 处着手，关注身边人，关心身边事，把宿舍建成思想道德阵地， 精神文明窗口。 学院党委高度重视学生文明宿舍的建设工作。强调学生之间 应该在思想和行为等方面相互引导和监督，使得大家在宿舍这个 环境中能更好的学习、生活、休息。每个月由学生会生活部不定 期的对宿舍进行监督检查，表现突出的宿舍给予“文明宿舍称 号”。为了切实落实科学发展观，学院以领导带队，对学院各个 宿舍进行深入细致的宿舍安全排查，从根本上排除安全隐患，保 障学生安全，为文明宿舍建设打好基础。 学院以“五星计划”作为重要参考，对党员和入党积极分子 进行深入教育和细致考核，要求每个入党积极分子和每个党员要 在最后考核中都能得到五颗星，极大地激发了广大学生和青年党 员的积极性、主动性，增强了他们的党性观念。百尺竿头，更进 一步～信息工程学院将持之以恒的不断扩大“五星计划”覆盖面， 切实将学习实践科学发展观活动落到实处。 信息工程学院 篇四:龙星计划_机器学习_笔记 前言 最近几周花了点时间学习了下今年暑假龙星计划的机器学习课程，具体的课程资料参考见附录。本课程选讲了写 ML中的基本模型，同时还介绍了最近几年比较热门，比较新的算法，另外也将ML理论和实际问题结合了起来，比如将其应用在视觉上，web上的等。总之，虽然课程内容讲得不是特别细(毕竟只有那么几节课)，但是内容还算比较新和比较全的。学完这些课后，收获还算不少的，至少了解到了自己哪方面的知识比较弱，下面是课程中做的一些简单笔记。 第1课 绪论课 机器学习中3个比不可少的元素，数据，模型和算法。现在数据来源比较广泛，每天都可以产生T级以上的数据。模型的话就是机器学习课程中需要研究的各种模型，算法就是怎样通过数据和模型来学习出模型中的参数。但是余老师在课堂上提出一个观点就是这3个元素都不重要，最重要的是需求，一旦有了需求，就会采用各种方法取求解问题了。不愧是百度公司的技术副总监。另外机器学习的主要应用场合包括计算机视觉，语音识别，自然语音处理，搜索，推荐系统，无人驾驶，问答系统等。 第2课 线性模型 线性回归模型需要解决下面3个问题: 1. 怎样从训练数据估计线性模型的参数,即截距和斜率。 2. 学习到的线性模型性能怎样,我们是否可以找到更好的模型, 3. 模型中2个参数的重要性怎么估计, 解决第1个问题是一个优化问题，即求得使损失函数最小的参数。这里的损失函数是平方项的，也称为线性最小二乘思想。线性模型的表达式为: 其中噪声参数为0均值的高斯噪声。如果后面求出的噪声不是一个均值为0，方差相同的类似高斯分布的随机变量，则说明这个模型还可以被改进。比如说将x首先映射到非线性函数中去，然后对非线性函数用最小二乘法做线性回归。至于怎样得到非线性映射函数f(x)则要么通过人为观察推测，要么通过机器学习中的特征学习来自动获得。 更广义的线性模型并不一定是一个线性方程。只是其参数可能是线性的。线性模型能够模拟非线性函数。 残差可以看做是噪声的近似。但是一般来说残差要比噪声小。所以在线性模型中，噪声项就可以用残差来估计，不过其分母不是1/n,而是1/(n-p)，因为需要达一个无偏估计。特征向量元素属性的重要性评价常见的有以下2种方法:第一是抽掉一个特征想，然后计算其残差变化值与全部特征都用上的比值，所得到的分数为F-score，F-score越大，说明该属 性越重要。第2种方法是采用t 分布来假设检验得到Z-score，即假设对应特征属性不存在(即其值为0)时，出现样本数据的概率为Z-score，如果Z-score越大，说明该属性越不重要。 第3课 过拟合和规则项 Regularization中文意思是规则，指的是在overfitting和 underfitting之间做平衡，通过限制参数空间来控制模型的复杂度。测试误差和训练误差之间差一个规则项，其为: 模型越复杂说明模型越不稳定，学习到的目标函数越不光滑，也就越容易over-fitting。所以需要控制模型的复杂度，一般来说有2种方法，即减少模型中参数的个数或者减小参数的空间大小，目前用得最多的就是减小参数的空间大小，是通过规则项达到的。规则项的引入同时也需要引入一个调节的参数，该参数的大小一般通过交叉验证获得。如果规则项是2次的，则也称为ridge回归，规则项是一次的则称为lasso回归。Ridge回归的优点是解比较稳定，且允许参数的个数大于样本的个数。Lasson回归的优点是有稀疏解，不过解不一定稳定。 如果碰到参数个数大于样本个数，这时候就不能够用参数个数来做规则化了，而是采用缩小参数空间的方法，这样的话既在统计学上对特征数量集大时有鲁棒性，同时在数值计算上方程解也具备稳定性。 第4课 线性分类器 很好的理解线性分类器，可以理解很多ml的概念，以及非线性问题。线性分类器是在实际应用过程中最有用的模型。 据余老师讲，从06年开始，人工神经网络又开始热起来了，主要体现在deep learning领域。 svm理论很完美,应用场合也很广,同理,logistic回归应用场合也非常广,和svm差不多。当数据为大样本数据时，用线性SVM模 型比较好。 第5课 非线性svm RKHS表示定理:即模型的参数是在训练样本的线性子空间中，是训练样本的线性组合。这不仅适用于svm，对其他的模型，比如感知机，RBF网络，LVQ，boosting，logistic回归等模型都成立。 Kernel可以简单理解为表示2个值相似度的测量。通过核函数可以更好的了解 regularization。所需优化的目标函数可以写成参数形式，参数形式的对偶形式和非参数形式这3种。如果在非参数形式中，其规则项是由所学习到的函数f(x)来控制的，它的模与对应核函数进行特征函数分解时的特征值系数成反比。即特征函数分解中非主成分的函数对应的特征系数小， 得到的惩罚就大，就会更加被抑制。因此我们保留的主要是主成分的那些特征函数。从上面可以看出，核函数是有一定的结构的，该结构决定了最终的目标函数f(x)长得什么样。 逻辑回归和svm的区别只是loss函数的不同，logstic回归的loss函数为logstic函数，核svm的loss函数为hinge loss。两者有着相同的性能，逻辑回归是带概率的输出，更容易用于多分类问题。不过目前，这2种方法都是旧方法了。 LVQ中文名为学习矢量化，它是一个基于模型的有监督学习分类器。 因此我们在设计一个模型时，需要考虑采用什么样的loss函 数,采用什么样的基函数h(x),h(x)是有限维的还是无限维的,是否需要学习h(x)?用什么样的方法来优化目标函数，QP，LBFGS，还是梯度下降等, 理论上使用kernel理论可以实现用有限的计算完成无限空间的学习问题，但是在实际问题中，由于其复杂度是样本个数N的3次方，所以当样本数据很多时，基本上是无法实现的。参数模型和非参数模型的区别不是看模型中是否有参数，所有的模型都是有参数的，非参数模型是指随着样本数的增加，其模型中的参数的个数也跟着增加。反之就为参数模型了。常见的非参数模型有高斯过程，核svm，dirichlet过程等。 第6课 模型选择 模型选择在实际应用过程中非常有用，一般把与模型有关的数据分为3部分，训练数据，验证数据和测试数据，如下图所示: 其中训练数据和验证数据都是已有的样本数据，即已观察到了的数据。测试数据是未来实际应用中产生的数据，是事先不知道的。 模型的参数分为2部分，第一部分是模型确定后通过训练样本学习得到的参数。另一部分是手动输入的参数，也叫做超参数，是用来控制模型的复杂度的，也就是来控制模型本身长什么样的，它是由验证数据来调节的。 模型选择问题就是说怎样验证一个模型是否好。模型的好坏最终是要看它在测试数据集上的表现。因此在未观测到测试数据时， 我们只能用验证数据集来代替它进行测试。一般采用的方法为交叉验证，比如说LOOCV，即留一法交叉验证，类似的还有k折交叉验证。交叉验证的主要目的是防止训练出来的模型过拟合。但是在当今由于数据都是海量的，交叉验证方法使用越来越少了，因为如果训练数据集非常大的话，一般不会产生过拟合现象。 还有一些方法是不需要通过验证而直接来评价模型好坏的，比如是AIC，BIC，MDL，SRM等。 第7课 模型平均 本文中讲的model是指的一个learning algorithm，甚至比learning algorithm所指的范围还要小，因为在一个learning algorithm里，不同的参数调节和不同的输入特征都会导致不同的model。模型选择的目标是使模型有更好的可解释性和更好的性能，而模型平均的目标只需要使模型有更好的性能即可，因为模型平均过程中用到了很多模型，而模型个数越多则其可解释性就越低。模型平均的英文名称有model ensemble,model blending, model combination, model averaging. Model selection 和 model combination的不同使用体现在，如果某个模型以绝对的优势好于其他所有模型，那么这时候我们就采用model selection，因为不仅有好的性能，还可以获得好的可解释性。如果所有的模型在性能表现上都差不多，没有所谓的好坏，且模型本身又有很大的不同，这时候就可以采用model combination来大大提高其性能了。通常来说，model combination 比model selection要稳定些。 那么该怎样构造差异性大的模型呢,可以从下面四个方面入手: 1. 不同的学习算法。 2. 不同参数调整。 3. 有差异的输入特征。 4. 引入随机思想，比如bagging。 关于指数权值的模型平均只是在均一模型平均(即采用投票的方式)的基础上将投票权值改为模型误差的指数形式，而不是相同的均值。如果所学习到的一个模型的误差越大，则其权值越低，理论上比较完美。不过在张老师讲他自己实验的时候发现并没有什么提高，有时候效果还不如voting。 Stacking和指数权值的模型平均有点类似，也是先学习出各个模型，然后把学习出的模型作为第二层学习的输入，优化最小的第二层的误差来学习模型的权值。 Bagging也是一种均一模型平均，它的所有模型的学习算法一样，只是输入样本采用 bootstrip获得。因为是采用boostrip获得的，所以其训练样本有些不一定用到了，而有些则重复用到了。这样每个学习出来的model不是很稳定，因而这也扩大了model之间的差异性，提高了集群学习的性能。Bagging是减小学习的方差，而boosting是减小学习的偏差。 最后模型平均的一个比较出名的应用场合就是把决策树改造成随机森林的例子。因为单颗决策树虽然有可解释性，能够很好的处理非均匀的特征以及是一种非线性的方法，但是它的最大缺点就是分类结果不准确，因此在样本选择和输入特征选择方面采用了随机的方法得到不同的模型后，再做平均就成了随机森林，理论和实验表明随机森林的效果要比决策树好很多。 第8课 Boosting Boosting既可以看做是signal learning也可以看做是ensemble learning,本课中将其看做是ensemble learning。它是由多个弱分类器组合成一个强分类器，但是这里所指的弱分类器满足的条件其实并不弱，因为它需要满足对样本的所以加权情况的分类效果都要大于0.5，因此现在有不少学者不称这些为弱分类器了，而称为基本分类器。Boosting中最常用的算法是AdaBoosting，AdaBoosting是对分类错误的样本加大其权重来达到resamble的效果。且采用贪婪算法进行loss的函数的优化。 VC维的传统定义为: 对一个指标函数集，如果存在H个样本能够被函数集中的函数按所有可能的2的K次方种形式分开，则称函数集能够把H个样本打散;函数集的VC维就是它能打散的最大样本数目H。 AdaBoosting不是最大margin的，但为什么比最大marign的boosting效果要好呢,课程中从传统的boosting分析来做了一定的解释，但是仍不能够解释当训练误差为0时，其泛化误差还在 减小这一问题，后面的学者又提出了从margin bound方面来解释这个问题。另外从另一个角度来更好的理解boosing的方法是greedy boosting,即寻找样本权重d和弱分类器权重w的过程是一个贪婪过程。最后老师讲了一个general loss函数以及利用这个函数进行的general boosting。 第9课 学习理论概论 这节课的内容比较理论化，听不太懂。机器学习理论的主要目标是平均一个学习算法的好坏，即怎样通过训练误差来估计测试误差。可以通过一致性收敛来估计训练误差和测试误差之间的关系，即测试误差以大概率事件小于训练误差加上某个值，这个值的大小与训练样本数以及概率值有关。证明上面的一致性收敛需要用到切比雪夫不等式，VC维，covering numbers这几种技术。其中covering numbers定义为attain训练样本的预测函数的个数(具体是什么没有理解清楚)。我们可以用VC维来估计convering number。最后老师还讲了一个Rademacher复杂度并说了下它和VC维之间的关系，真心不懂Rademacher是个什么东东～ 第10课 机器学习中的优化问题 机器学习中大部分问题都可以归结为参数优化问题,即找到最适合目标函数的参数,该参数一般满足使目标函数最大或者最小。 常见的优化方法有梯度下降法，该方法是每次沿着梯度下降最快的那个方向寻找函数值，不断迭代就可以寻找到近似的极值。该方法的学习速率(即每次沿梯度方向前进的距离)和收敛速率 是最值得关注的。一般来讲，如果函数是光滑且是严格为凸函数的，则其收敛速度最快，其实是光滑但不严格凸的，最慢的要数非光滑函数。因此当函数有一部分是光滑，而另一部分不光滑时，我们可以采用Proximal 梯度下降法，该方法是最近几年热门起来的，效果比梯度下降要好，更新的类似的算法还有Nestervo这个学者的Accelerated 梯度法(全是数学公式，完全看不懂)。为了求出局部极值点，一般可以采用近似泰勒展开中的H矩阵来求得，典型的算法有LBFGS。另外当需要优化的参数为一个向量时，不一定需要把这个向量的元素对等考虑，我们可以分开优化，即每次只优化参数向量中的一个，其它的保持不变，这样循环直到收敛。最后老师讲了凸函数的优化问题还可以采用Dual 梯度下降法。 实话说，这种纯数学公式的东西太乏味了～ 第11课 Online learning Online learning指的是每当来一个数据，就会学习一个最优的预测函数，其最优的准则是当前位置loss函数值最小，因此每一步的预测函数都有可能不同，这就是Online learning。其实很早前就有online learning的例子，比如说感知机学习规则。 篇五:守护星计划详解(黄高峰)20141229 平安守护星少儿两全保险(分红型) 险种类别:少儿保险 投保年龄:0-17岁 保险期限:终身 缴费方式:10、20年 产品特色: 一、生存现金年年领且伴终身，教育阶段领双倍; 二、60岁返还保费还受益，保费安全双保险; 首款60岁即返还所交主险保费，且返还保费后还能终身年年领取。 三、高额重疾会长大，保费更低种类多; 计划中的平安附加少儿重大疾病保险(2014)实现了4大突破: 突破1 保额高:独立保额的少儿重疾险，首款不设主附险保额比例，且少儿重疾保额最高可到50万。 突破2 会长大:当选择红利购买交清增额保险时，保额与孩子共成长。 突破3 保费低:首款费率市场化，与类似产品相比，同样保费可购买更高保障。 突破4 种类多:新增6种少儿易发重大疾病保障，女性重疾种类达 到36种，男性重疾种类达到35种。 四、父母皆可享豁免，爱与责任定延续 最全豁免:首款父母双方同时均可享有豁免保险费的功能; 以下是你家大宝的保障计划: 年交保费9013元，交费期限20年。 保险责任: 1、生存保险金 从第3个保单周年日开始，年年返960元，直至终老。随时可领取，不取3.5%复利计算。 2、教育储备金 同样从第3个保单周年日开始，至孩子22周岁年年返960元。随时可领取，不取3.5%复利计算。 3、安享返还金 在孩子60周岁时，给安享金123392元。 4、大病保障 90天生效，女保30种大病，细分474小项。在此基础上还多了,种少儿重疾:重症肌无力、严重幼年类风湿性关节炎、严重克罗恩伴随有肠梗阻或者肠穿孔、坏死性筋膜炎、严重积水灰质炎、严重心肌炎。只要查出属大病种类中任何一项， 出具医院的诊断证明和相关报告，直接赔付现金30万现金。 注:这是一款分红型产品，分红的领取方式有三种: 1、抵交保费; 2、累计生息(可以随时领取，不取按3.5%复利计算); 3、交清增额(也就是说用分红的钱，锁定孩子现在的年龄，现在的费率，获得永远购买保额的权利)。依据计划书: 孩子30岁时，大病保额由原来的30万增加到38万。 孩子60岁时，大病保额增加到52万。 我的客户，我都会建议他们参用交清增额，这样呢，从咱们给 孩子开通了这个帐户后，保额会越来越高，可以说抵御了未来保费上调的危机。 ,、身故保险金 若被保险人于22周岁前(含22周岁)身故，我们无息返还所交保险费，本主险终止。 若被保险人于22周岁后、60周岁前(含60周岁)身故，我们按所交保险费与3倍基本保险金额之和给付身故保险金，本主险合同终止。 若被保险人于60周岁后身故，我们按3倍基本保险金额给付身故保险金，本主险合同终止。 ,、意外身故特别保险金 若被保险人于22周岁后(不含22周岁)、60周岁前(含60周岁)因遭受意外伤害，并自该意外伤害发生之日起180日内身故的，除按第,项给付身故保险金外，我们再按3倍基本保险金额给付意外身故特别保险金，本主险合同终止。 ,、意外医疗:24小时生效的，因意外造成的医疗费用100元以上，,万元以内(除自费药)100%报销。 ,、豁免功能(这条我没有给你做在计划里，你可以参考加与不加) 在交费期内: 假若投保人(父母两人)出现大病、残疾或身故情况下，后期保费不交了，由保险公司代交，孩子的利益不变。 假若被保险人出现大病的情况下，首先得到40万赔付，之后剩 余的保险由保险公司代交。 篇六:平安保险守护星计划 设计组合:守护星全面呵护计划 计划亮点:一站式解决 教育\重疾\养老问题 成就孩子圆满人生 组合优势: 生存现金伴终身，教育阶段领双倍 60岁返还保费还受益，保费安全双保险 高额重疾会长大，保费更低种类多 父母皆可享豁免，爱与责任定延续 保险规划: 宝宝，0 岁，男，投保“守护星全面呵护计划”， 保额: 守护星2万+重大疾病10万+意外伤害5万+意外伤害医疗2万+豁免重疾B+豁免少儿重疾; 计划投入:年交保费9677.37元(平均月存806元)，交费期限20 年，最高总投入192941元 宝宝获得利益一览: 每天不到26元(年交方式)，轻松拥有六大保险利益 1、生存保险金:自第3个保单周年日起，每个保单周年日被保险人生存可领取1200元生存保险金，此外，第3个保单周年日至22周岁的保单周年日，孩子每年更可获得1200元的教育金。 此保险金可作为宝宝的教育金、婚嫁金、养老等使用 2、享受分红:60 周岁时，累积红利可达197535元; 80 周岁时，累积红利可达589831元。(假设中等分 红情况，红利领取方式采用累积生息方式) 3、安享返还金金:被保险人60 周岁的保单周年日，可领取157080元保险金 4、身故保险金: 给付主险的3倍基本保额加平安附加少儿重大疾病保险(2014)所交保费和现金价值的较大者(意外身故保险金58764元-329450元，疾病身故保险金8764元-269450元) 5、少儿重疾保险金: 90 天等待期(合同生效90 天)后，被保险人初次发生“重大疾病”，可以领取10万元保险金，少儿重疾合同效力终止。 (3 周岁前按比例给付，如因意外伤害发生的重疾无等待期;新增6种少儿易发重大疾病保障，扩展了重疾险的保障范围，增加后合同约定的女性重疾种类达到36种，男性重疾种类达到35种) 6、意外伤害医疗保险金: 意外事故发生之日起180日内实际支出的超过100元部分，最高每年20000元(含磕磕碰碰、猫爪狗咬等) 交通意外保险金:以乘客身份乘坐公共交通工具发生意外身故/致残，按比例给付保险金，最高50000元 7、意外伤害保险金: 因意外发生导致身残，按比例给付保险金，最高50000元 8、保费豁免: 豁免少儿重疾:90 天等待期后，被保险人初次发生重大疾病，免交后续各期应交保险费。(如因意外伤害发生的重疾无等待期) 豁免B.保险期间内投保人身故或全残或初次发生重大疾病，免交后续各期应交保险费。(如因意外伤害发生的重疾无等待期; 父母双方均可享受到豁免保险费的保障，且保费9折优惠。计划中只豁免一方) 另，保单可贷款:可申请相应产品现金价值扣除各项欠款后余额的80%的贷款，每次贷款期限可达6个月，贷款利率由本公司确定。 注: 1. 上述生存保险金、累积生存金、满期生存保险金、身故保险金、现金价值(退保金)均不包括由于红利分配而产生的相关利益。 2. 以上中档累积红利、俣计生存利益为未发生重大疾病的利益 3. 以上举例仅为理解条款所用，并不代表本产品实际分红及生存金累积生息情况，实际分红情况以本公司 实际经营状况为准，实际生存金累积生息利率由本公司确定，特提醒客户注意。