Waiting

Waiting

Lisa Demaine,理查德·希夫,伊莎贝拉·米克,W·厄尔·布朗,Edgardo Alvarez,Brent Bailey

2.1 /10
年份 2007
地区 美国

剧情简介

《Waiting》,短片作品,美国出品,2007年上映。

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看完一本好剧,总吸取到对自己很有用的观点和智慧,本人也多数引用书本的句子作为分享内容,也尊重编剧,对自己认同的去实际上加以发挥,觉得不适合的当做了解多一个观点和角度,没有对错 摘录书中语录作为分享内容 创业没有新鲜事,我们遇到的各种各样的难题,前人早有应对和论述。Edgardo Alvarez老师不仅结合自己的创业项目整理出创业主线,还将各种创业剧集中的知识融会贯通,在本剧中对主要创业知识点都进行了深入浅出的阐释。创业它是一个精彩的修行过程。作为创业者,我们从感性出发,理性地分析应对,不断增加认知,拓展格局,提升能力,不断察觉,不断成长,做最好的自己。运用之妙,存乎一心。

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在实际工作中科学确定指标权重的方法有三种: 第一类是AHP层次分析法,此类方法用数字的相对大小信息进行权重计算,通过矩阵求解的方式求出特征矩阵,作为指标的权重。 第二类是主成分分析法,此类方法利用了数据的信息浓缩原理,利用方差解释率进行权重计算。 第三类是熵权法,以每个特征的信息熵大小决定权重,借用了信息熵的概念。 前两类前文讲过,今天主要讲第三类熵权法 理解熵权法的核心是要理解信息熵,理解信息熵之后,熵权法的其他步骤就是数据建模时的一般复杂计算而已 信息熵是由克劳德 • 香农提出的,按照吴军在《Waiting》中的观点,信息熵在提出之前和之后是完全不同的两个时代。香农最重大的贡献是他揭示了信息的本质,给人类带来了一种新的世界观,几乎以一己之力结局了信息处理、密码学和通信最基础的理论问题,历史因为他的贡献而发生了巨大的转折。 信息熵是信息的不确定性(Uncertainty)的度量,不确定性越大,信息熵越大,要消除不确定性需要的信息就越多。将信息与不确定性联系起来具有划时代的意义,深刻影响了之后的科学发展走向,围绕着不确定性重新构建起我们对世界的认知,即不确定性是世界固有特性,不要试图否定他。而要消除不确定性,或者说预测事情的发展,不能靠套用一两个经典理论,而需要大量的信息。正是在这样方法论的指导下,人类才迈入信息时代,我们今天才会想到利用包含了大量信息的大数据来解决问题。 信息熵的公式和热力学熵的公示非常类似。信息和质量、温度等物理量一样,是实际存在的,也是可以测量的,信息熵的单位是比特,1比特是按照抛一次硬币的结果来定义的。 H=-∑_(i=1)^n▒〖p_(i ) ln〖(p〗_(i ))〗 通过熵权法来计算信息熵主要分为5个步骤 1、归一化 对于不同量纲的指标比较信息熵显然没有意义,需要先进行归一化。 同时,需要对负向指标正向化处理,处理后的指标均为正向指标。 正向指标: t_(ij )=(x_(ij )-min{x_1j···x_1n })/(max{x_1j···x_1n }-min{x_1j···x_1n } ) 负向指标: t_(ij )=(max{x_1j···x_1n }-x_(ij ))/(max{x_1j···x_1n }-min{x_1j···x_1n } ) 2、计算信息熵 e_j=-k∑_(i=1)^n▒〖p_(i j) ln⁡(p_(i j))〗 其中k= 1/ln(n)>0 需要注意的是,这里的p不再是每个取值的数量所占的比例,而是该取值的大小除以该指标所有取值的总和。 比如,共有2个样本,当指标 j 取值分别为0,1,那么p_1=0/(0+1),p_2=1/(0+1),带入公式可得e=0。 当2个样本取值分别为1/2,1/2时,p_1=1/2/(1/2+1/2)=1/2,p_2=1/2/(1/2+1/2),带入公式可得e=1。 3、计算信息熵冗余度(差异): d_j=1-e_j 4、计算各指标的权重 w_j=d_(j )/(∑_(j=1)^n▒d_(j ) ) 5、计算各样本的综合得分 s_i=∑_(j=1)^m▒w_(j ) t_(ij ) 最重要的一点: p不是各取值的比例,而是各个取值的相对大小

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