QUML建模第一层:角色-业务图实现愿景(3)

回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)K折交叉验证 回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)K折交叉验证 目录回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)K折交叉验证基本介绍划分原理留一划分交叉验证K折交叉数据下载程序设计参考资料致谢 基本介绍 在机器学习里,通常来说我们不能将全部用于数据训练模型,否则我们将没有数据集对该模型进行验证,从而评估我们的模型的预测效果。为了解决这一问题,有如下常用的方法: 第一种是最简单的,也是很容易就想到的。我们可以把整个数据集分成两部分,一部分用于训练,一部分用于验证,这也就是我们经常提到的训练集 阅读详情

本书由本人编写,于2014-09-09在百度阅读首发,博客将转载试读部分的20%内容,以及非试读章节的某些片断。

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愿景取舍——高层优先级排序

画完图后,产品经理和项目经理一起找到马总。

马总:一口气画了4张?第4张好像很强大啊,我们提到的需求都涵盖了,而且还把评价分为了文字和数值两种呢。

产品经理:不过……某些功能现在实现还有点难度,比如那个“对比(同类产品)”要进行大量的计算和建模,实现形式也有很多种,不建议现在就做。

马总:恩,这个没问题。那剩下的功能多久能做出来?

项目经理:这……就凭现在的这点信息,还很难给出答案。

马总:必须现在就做计划,因为我们还在讨论是否要加入一个“可靠的收发货子系统”,但必须知道每个子系统的成本才能做决策,毕竟现在的研发能力还很有限,明年能不能活下来也是个问题……必要的时候,可以先完成一部分功能,比如文字评价应该没有数值评价直观和重要——不,不,我还是很期待同时看到文字评价和数值评分的。这几张图,分别到底要多久?

项目经理:这……

左右高层管理者决策的,还不只是愿景本身——人们当然希望做到最好的愿景,但根据当前的市场竞争、工期、成本、技术……不同的公司、不同的阶段可能选择不同的结果。愿景与成本的对比,是决策的重要依据,缺一不可。

手里拿着几张都只有十几个字的图,对于这种猝不及防的问题,CMMI中经常用的Delphi法(专家法)、敏捷开发中的计划会都完全无法回答。我们需要一种更快、更早、输入更少的估算方法。

在下一步,在大约10~30分钟的分析之后,我们就可以得到上述不同愿景层次所对应的成本了。


撸毛笔记-电信营业厅 v5.03 电信营业厅 v5.03签到和完成部分金豆任务, 喂宠物7天,15天,28天连签抽奖, 宠物等级权益兑换自己设置电信的服务密码, 把 手机号#服务密码 填到变量里:每天运行一两次const $ = new Env("电信营业厅"); 阅读详情

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