Advertisement

决策力在困境中.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
本书深入探讨了面对困境时提升个人决策能力的重要性与方法，帮助读者学会如何在挑战和不确定性的环境中做出明智选择。 宁向东的管理学课程提到了关于四象限理论的相关书籍。我找到了这本书籍的完整版PDF，并决定免费分享出来。市面上有很多不实的信息和高价出售印刷版本的情况，我认为这并不合理。希望这次分享能够帮助到真正需要这份资源的人们。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 决策力在困境中.pdf
    优质
    本书深入探讨了面对困境时提升个人决策能力的重要性与方法，帮助读者学会如何在挑战和不确定性的环境中做出明智选择。 宁向东的管理学课程提到了关于四象限理论的相关书籍。我找到了这本书籍的完整版PDF，并决定免费分享出来。市面上有很多不实的信息和高价出售印刷版本的情况，我认为这并不合理。希望这次分享能够帮助到真正需要这份资源的人们。
     
  • 解决无法安装64位Office的困境：因存在32位版本的对策
    优质
    本文提供了解决在已安装有32位Office的情况下无法安装64位Office问题的有效策略和方法。 今天在安装Office 2013的64位版本时遇到了一个问题：“无法安装64位版本的Office，因为在您的PC上找到了以下32位程序，请卸载所有32位Office程序后重新尝试安装64位Office。如果需要安装32位Office，则应运行相应的32位安装程序。”这种情况通常出现在预装了系统的电脑或笔记本中自带了office的情况下。我将在这里分享解决这个问题的方法，希望能帮助到更多遇到同样问题的人。
     
  • 软件困境.doc
    优质
    《软件困境》探讨了在软件开发和应用过程中遇到的各种挑战与问题，包括技术瓶颈、用户需求变化及维护升级等，旨在寻找有效的解决方案。 软件危机是指在软件开发过程中出现的一系列问题，这些问题包括需求模糊不清、项目进度拖延、产品质量低下以及维护困难等。随着技术的不断进步和社会对软件依赖程度的加深，这些挑战变得更加突出。此外，在团队合作中沟通不畅和技术选型不当也会加剧软件危机的发生。解决这些问题需要从多个方面入手，比如采用敏捷开发方法提高效率和灵活性，加强项目管理和质量控制以确保交付高质量的产品，并且注重培养跨学科技术人才来应对日益复杂的系统需求。
     
  • 决策树在MATLAB中的应用
    优质
    本简介探讨了决策树算法在MATLAB环境下的实现及其广泛应用，包括分类与回归问题，并展示了其高效解决复杂数据模式的能力。 决策树是一种常用的数据挖掘技术，常用于分类和预测任务。MATLAB 提供了强大的工具箱支持构建和分析决策树模型。在这个“MATLAB 决策树”项目中，作者可能利用 MATLAB 实现了一个决策树算法，并通过10次10折交叉验证评估了该模型的性能，测试集平均准确率约为95%，这意味着在未知数据上的预测效果良好。同时，可视化也是这个项目的亮点之一，它帮助我们理解模型的决策过程。 ### 决策树基础 - **定义**：决策树是基于树形结构进行分类或回归分析的一种方法，在每个内部节点中包含一个特征测试条件；分支表示该条件下的结果输出路径；叶节点则代表最终预测类别。 - 常见算法包括ID3、C4.5和CART（分类与回归树）等。 ### MATLAB中的决策树 - **函数**：MATLAB提供了`fitctree`用于构建分类模型，使用`predict`进行新数据的预测，并通过`view`实现可视化。 - **划分标准**：支持多种如信息增益、基尼不纯度的标准。提到的信息熵可能指的就是采用信息增益作为主要评估准则。 ### 10次10折交叉验证 - 这是一种模型性能评价方法，将数据集分割为10个子集，并在每次迭代中使用9个部分进行训练而剩余一个用作测试。 - 此过程重复执行十轮以确保每个子集都被用于一次测试。这种方法提供了更稳定可靠的评估结果。 ### 平均准确率 - 该值是所有折叠的平均预测准确性，大约为95%，这说明模型能够正确分类超过九成的数据样本，是衡量分类性能的重要指标之一。 ### 决策树可视化 - 可视化有助于理解决策逻辑和识别关键特征。在MATLAB中可以使用`view`函数查看图形或通过其他如`treeplot`的工具进行更复杂的定制展示。 ### 应用领域与优化调整 - **应用**：广泛应用于信用评分、医疗诊断及市场细分等领域。 - 为了防止过拟合，可以通过限制树的最大深度和最小叶子节点样本数等参数来控制模型复杂度。此外还可以通过集成学习技术如随机森林或梯度提升树进一步提高性能。 综上所述，“MATLAB 决策树”项目全面覆盖了决策树的基本概念、在 MATLAB 中的实现方法、评估技术和可视化技巧，为学习和应用这一算法提供了宝贵的参考价值。
     
  • MATLAB仿真中的囚徒困境问题
    优质
    本研究利用MATLAB平台探讨经典博弈论案例——囚徒困境，通过编程实现不同策略下的仿真，分析参与者在重复博弈中的合作与背叛动态变化。 在MATLAB环境中仿真囚徒困境问题。
     
  • Matlab源程序在复杂网络中的囚徒困境博弈
    优质
    本研究利用Matlab编写源程序，在复杂网络环境中探讨了囚徒困境博弈模型，分析了合作行为的演化规律与机制。 复杂网络囚徒困境博弈的MATLAB源程序使用方形格子规则网络或无标度网络进行模拟。
     
  • 在困惑中整理思绪 解决TL494负反馈难题
    优质
    本文探讨了使用TL494芯片时遇到的负反馈问题，并分享了解决这一困惑的过程和方法，帮助读者理清思路。 在电子技术领域内，TL494是一种常见的脉宽调制（PWM）集成电路，在开关电源设计中有广泛应用。本段落主要探讨了如何理解和解决TL494在负反馈系统中的应用问题。 首先需要理解负反馈的基本原理：这是一种通过将输出信号的一部分返回到输入端与原始输入信号进行比较来减少误差，从而稳定电路性能的策略。在使用TL494时，通常借助于一个内置的误差放大器实现这一过程，它负责对比输出电压和参考电压，并调整PWM信号以维持稳定的输出。 公式Vout = (1 + R1/R2) * Vref用于设定目标输出电压。其中Vref是基准电压值，而R1与R2代表采样电阻的比例关系，决定了实际的输出与参考之间的比例系数。例如，在一个特定情况下如果Vref为2伏特且R1和R2的比例使(1 + R1/R2)等于4的话，则理论上的最终输出应达到8伏特。然而在实际情况中由于负反馈机制的存在使得这一数值会受到诸如负载变化、误差放大器增益以及占空比调控等因素的影响。 以图示中的一个实例为例，假设目标Vout设定为6伏特，并且通过R1和R2分压获得的反馈电压Vfb同样也是2伏特。此时误差放大器输出相应的信号值，理论上应得到大约60%的PWM占空比。然而实际上由于负反馈的影响当外部负载变化导致输出电压波动时，输入至误差放大器端口上的电压（记作V1）也会相应改变从而影响最终的占空比设定以维持稳定的输出状态。因此为了确保在各种负荷条件下的稳定性能必须精确计算并设置参考基准电压、采样电阻值等参数。 另外两张图分别展示了TL494的实际电路应用，即使是在简化了逻辑处理（比如将13脚接地）的情况下仍然构成了有效的负反馈回路系统。对于Vref的选择是否会影响最终的输出结果这一问题，在实际操作中确实会因为误差放大器的状态调整和占空比控制而产生影响；但是关键在于要确保反馈电压Vfb等于参考基准值，这样才能保证输出电压稳定不变。 综上所述，理解和解决TL494在负反馈系统中的应用需要深入了解基本的负反馈概念、掌握误差放大器的工作机制，并通过适当的电路参数调整来实现对输出电压的有效控制。实际操作过程中可能会遇到诸如负载变化或电路稳定性问题等挑战，但通过对实验数据和理论分析进行反复验证可以逐步解决这些问题并找到优化方案。对于像TL494这样的PWM控制器来说，正确设定参考基准值、采样电阻以及充分考虑负反馈机制的影响是确保开关电源稳定运行的关键因素之一。
     
  • TreePlan在Excel中的决策树应用
    优质
    《TreePlan在Excel中的决策树应用》一书深入浅出地讲解了如何利用TreePlan这款优秀的Excel插件构建、分析和优化决策树模型。它为读者提供了丰富的实例，帮助理解复杂决策问题的解决方案。 Excel Treeplan.xla 决策树 Excel Treeplan.xla 决策树 Excel Treeplan.xla 决策树 Excel Treeplan.xla 决策树 Excel Treeplan.xla 决策树
     
  • Python中的囚徒困境演化博弈实现
    优质
    本研究通过Python编程语言实现了经典的“囚徒困境”模型，并探讨了其在演化博弈理论中的应用，分析策略互动与进化趋势。 资源浏览查阅131次。该内容介绍了一种用Python实现的囚徒困境演化博弈代码，能够演示演化过程，并允许设置合作与背叛等各种条件。相关代码及学习资料可以在文库频道获取。
     
  • 决策树PPT决策树决策树
    优质
    简介：本PPT全面介绍决策树的概念、构建方法及其应用。内容涵盖决策树原理、分类算法、模型优化等关键知识点，助力理解与实践数据分析中的决策制定过程。 老师课堂上展示的PPT很有参考价值，容易理解并使用。