模式分析的核方法

㈠ 什麼是分析性復核方法

實際上就是運用財務指標如資產負債率、流動比率、凈資產收益率等分析企業財務報告數據的合理性的一種審計方法罷了。

㈡ 模式分析的核方法的圖書簡介

本書詳細介紹基於核的模式分析的基本概念及其應用，主要內容包括：主要理論基礎，若干基於核的演算法，從最簡單的到較復雜的系統，例如核偏序最小二乘法、典型相關分析、支持向量機、主成分分析等。還描述了若干核函數，從基本的例子到高等遞歸核函數，從生成模型導出的核函數(如HMM)到基於動態規劃的串匹配核函數，以及用於處理文本文檔的特殊核函數等。
本書適用於所有從事模式識別、機器學習、神經網路及其應用的學生、教師和研究人員。

㈢ 為什麼基本的SWOT分析法、BCG分析模式、PEST方法、五力分析法都沒有呢，有沒有更詳細一點的啊

SWOT分析方法是一種企業內部分析方法，即根據企業自身的既定內在條件進行分析，找出企業的優勢、劣勢及核心競爭力之所在。

㈣ 關於《申論》綜合分析模式----原因分析方法有哪些

原因分析可以從以下幾個方面：主觀方面主體的思想、素質、利益；客觀方面的制度、機制、技術！

㈤ 什麼是 核方法 kernal 通俗

核方法kernel methods (KMs)是一類模式識別的演算法。其目的是找出並學習一組數據中的相互的關系。用途較廣的核方法有支持向量機、高斯過程等。
核方法是解決非線性模式分析問題的一種有效途徑，其核心思想是：首先，通過某種非線性映射將原始數據嵌入到合適的高維特徵空間；然後，利用通用的線性學習器在這個新的空間中分析和處理模式。
相對於使用通用非線性學習器直接在原始數據上進行分析的範式，核方法有明顯的優勢：
首先，通用非線性學習器不便反應具體應用問題的特性，而核方法的非線性映射由於面向具體應用問題設計而便於集成問題相關的先驗知識。
再者，線性學習器相對於非線性學習器有更好的過擬合控制從而可以更好地保證泛化性能。
還有，很重要的一點是核方法還是實現高效計算的途徑，它能利用核函數將非線性映射隱含在線性學習器中進行同步計算，使得計算復雜度與高維特徵空間的維數無關。
核方法kernel methods (KMs)是一類模式識別的演算法。其目的是找出並學習一組數據中的相互的關系。用途較廣的核方法有支持向量機、高斯過程等。

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本文對核方法（kernel method）進行簡要的介紹。
核方法的主要思想是基於這樣一個假設：「在低維空間中不能線性分割的點集，通過轉化為高維空間中的點集時，很有可能變為線性可分的」 ，例如下圖

左圖的兩類數據要想在一維空間上線性分開是不可能的，然而通過F(x)=(x-a)(x-b)把一維空間上的點轉化為右圖上的二維空間上，就是可以線性分割的了。
然而，如果直接把低維度的數據轉化到高維度的空間中，然後再去尋找線性分割平面，會遇到兩個大問題，一是由於是在高維度空間中計算，導致curse of dimension問題；二是非常的麻煩，每一個點都必須先轉換到高維度空間，然後求取分割平面的參數等等；怎麼解決這些問題？答案是通過核戲法（kernel trick）。
（pku, shinningmonster, sewm)
Kernel Trick: 定義一個核函數K(x1,x2) = <\phi(x1), \phi(x2)>, 其中x1和x2是低維度空間中點（在這里可以是標量，也可以是向量），\phi(xi)是低維度空間的點xi轉化為高維度空間中的點的表示，< , > 表示向量的內積。
這里核函數K(x1,x2)的表達方式一般都不會顯式地寫為內積的形式，即我們不關心高維度空間的形式。核函數巧妙地解決了上述的問題，在高維度中向量的內積通過低維度的點的核函數就可以計算了。這種技巧被稱為Kernel trick。這里還有一個問題：「為什麼我們要關心向量的內積？」，一般地，我們可以把分類（或者回歸）的問題分為兩類：參數學習的形式和基於實例的學習形式。
參數學習的形式就是通過一堆訓練數據，把相應模型的參數給學習出來，然後訓練數據就沒有用了，對於新的數據，用學習出來的參數即可以得到相應的結論；
而基於實例的學習（又叫基於內存的學習）則是在預測的時候也會使用訓練數據，如KNN演算法。而基於實例的學習一般就需要判定兩個點之間的相似程度，一般就通過向量的內積來表達。從這里可以看出，核方法不是萬能的，它一般只針對基於實例的學習。
緊接著，我們還需要解決一個問題，即核函數的存在性判斷和如何構造？ 既然我們不關心高維度空間的表達形式，那麼怎麼才能判斷一個函數是否是核函數呢？
Mercer 定理：任何半正定的函數都可以作為核函數。所謂半正定的函數f(xi,xj)，是指擁有訓練數據集合（x1,x2,...xn)，我們定義一個矩陣的元素aij = f(xi,xj)，這個矩陣式n*n的，如果這個矩陣是半正定的，那麼f(xi,xj)就稱為半正定的函數。這個mercer定理不是核函數必要條件，只是一個充分條件，即還有不滿足mercer定理的函數也可以是核函數。常見的核函數有高斯核，多項式核等等，在這些常見核的基礎上，通過核函數的性質（如對稱性等）可以進一步構造出新的核函數。SVM是目前核方法應用的經典模型。
上述是目前我所理解到的核方法的主要精神。

㈥ 商業模式分析的案例分析

德士風公司商業模式分析
流行自上世紀 90年代後期的商業模式(Business Model)概念，如今總是被掛在創業者和風險投資者嘴邊。毋庸置疑，企業有了一個好的商業模式，成功就有了一半的保證。對於處在快速變化的商業環境中的現代企業來說，依靠引入新的商業模式來保持持續的變革和創新能力，是非常重要的。
經濟學家給商業模式下了這樣一個拗口的定義：它是一種包含了一系列要素及其關系的概念性工具，用以闡明某個特定實體的商業邏輯。它描述了公司所能為客戶提供的價值以及公司的內部結構、合作夥伴網路和關系資本(Relationship Capital)等藉以實現(創造、推銷和交付)這一價值並產生可持續盈利收入的要素。總之，就是要求企業在價值主張、消費者目標群體、分銷渠道、核心能力等方面做足功夫。
通俗地講，商業模式就是企業通過什麼途徑或方式來賺錢。這個惱人的問題一直以來困擾著各行各業的企業家們。
尤其在金融風暴席捲全球的大環境下，眾多企業正在積極地探索新的商業模式，以求保護自己的生存之地。北京德士風服裝領帶有限公司(以下簡稱德士風公司)率先做出了有益嘗試，推出一整套具有中國特色的商業模式，不僅穩固了自己在行業內的一畝三分地，還抓住了危機中的「機」——機遇，搶在其他企業前面佔領市場、擴張渠道、提升品牌，步步為營，為打造 「DESFONE」中國領帶專業運營商第一品牌的形象潛心挖掘。
「DESFONE」野心 位於北京亞運村西奧中心的德士風公司，是一家集領帶設計、生產、銷售於一體的專業化服飾企業。德士風把「打造中國領帶第一品牌」作為公司的願景目標，目前，公司的具體運作是：將產品品牌、公司品牌和渠道店名品牌統一為「DESFONE」品牌，也就是說，德士風公司的渠道終端統一推廣的是 「DESFONE」渠道店名品牌。在這個統一終端形象的店名下，根據區域經濟水平、商場定位、商場位置、商場專櫃面積等因素，決定每個終端店的品牌結構、品類結構和品種結構，以適應渠道快速擴張的要求。
在中國領帶行業，德士風率先推出這一商業模式，無論從品牌還是渠道的擴張，都走在其他企業的前列。下面從行業發展現狀、公司的整體戰略、公司的業務組合分析等方面入手，提出將品牌的長期培養和渠道的迅速擴張作為實現公司戰略目標的基本舉措，分析這一商業模式的先進性和優越性。
成長中的領帶 從行業總體來看，我國領帶行業正處於發展成長階段。我國領帶企業的生產設備已經達到國際領先水平，產品設計也從最初的拿來主義向自行發展設計方面轉化，隨著市場容量的不斷增長，行業規模在不斷擴大，但是國內領帶企業普遍缺乏國內、國際的知名品牌，產品附加值不高。
同時，領帶企業面臨著一個非常復雜的國內領帶市場。在銷售渠道、需求類別、價格彈性、產品品質方面存在著較大的差異。國內領帶企業的銷售主渠道一般有百貨商店、超市、批發市場三種，地鋪專賣店渠道尚未形成。需求類別一般以個人消費和企事業、機關單位的團購、定製為主。相對於終端個人客戶而言，高檔消費價格彈性不大，中低檔消費價格彈性較大，處於價格競爭階段，真正的品牌競爭尚未形成。對於經銷商來說，由於產品同質化嚴重，價格競爭也很激烈。
在這樣的市場環境下，國內領帶品牌尚未形成足夠的影響力與打入國內高端領帶市場的洋品牌競爭。同時，很多企業或「借船出海」，或「掛羊頭賣狗肉」，或「明修棧道，暗度陳倉」，缺乏踏踏實實做品牌的心態。這樣，由於國際貿易環境和傳統行業的生產過剩，未來 5～8年必然會淘汰一批傳統經營企業。「在這個偉大而壯麗的洗牌時代，這是抱團抗寒、兼並擴大，突破性發展的歷史機遇。 」德士風公司打造「中國領帶第一品牌」的戰略目標具有極大的可能性和可操作性，渠道快速擴張是抓住這一機遇的關鍵一環。
神奇的同心多角化 一直以來，德士風公司推行的經營理念是：以領帶為核心的同心多角化經營。將領帶產品做大做強是這一經營理念的基礎，在此基礎上，不斷延伸出品牌結構、品類結構和價格體系的多角化，最終目的是擴大市場，實現終端銷售業績的突破性提升。
從品牌結構來看，除了 「DESFONE」品牌，公司還代理芬迪、紀梵希、瑪爾 ·佐羅、蒙塔納等七大世界頂級領帶品牌，佔有國內高端領帶市場較大的份額。 1999年，公司啟動了義大利尼諾 ·費雷品牌領帶服飾系列產品，以尼諾 ·費雷品牌進入國內高端領帶服飾市場，與國際大品牌分庭抗爭。此外，德士風品牌產品主打穩定收入群體的中檔消費市場，迪安奇品牌主要面向大眾型、時尚型消費者。德士風旗下的品牌按照市場定位組合呈金字塔結構。這樣層次豐富的品牌結構，不僅滿足了中國市場不同類別的消費群體的不同需求，也為德士風公司佔領不同的市場打下基礎。
從品類結構來看，領帶產品依然是公司的核心產品。 2008年之前，領帶產品的比例一直在 60%以上。從 2009年開始，公司將逐步調整各產品品類的比例。領帶產品調整到 50%，依然是核心產品，這點不容置疑;其他飾品如絲巾、皮具等上升為 20%而襯衫和西裝等成衣則佔到 30%的比例。綜合來看，以領帶為核心的飾品佔到 70%的優勢比例，這也是德士風未來發展的一個方向——做大做強以領帶為主打的男士隨身飾品，如皮帶、錢夾、皮包、領帶夾、袖扣及其它飾品等，成為高端飾品領先品牌。
從價格體系來看，金字塔型品牌結構，國外名牌處在金字塔尖，是最高端價格定位，尼諾 ·費雷品牌是中、高檔價格定位，德士風品牌是中檔價格定位，迪安奇品牌則是大眾化價格定位，全面覆蓋了不同階層的消費群體。
如何整合這樣一個龐大、繁雜的同心多角化經營體系，使之轉化為優勢力量來促進企業發展?德士風公司 2008年開始推行了一套最本質、最實效、最具進攻性的商業模式，搶在其他企業前面占據行業優勢地位。
大一統的渠道擴張 以同心多角化的經營體系為基礎，德士風開始棄繁從簡，如開篇所說，將產品品牌、公司品牌和渠道店名品牌大一統在 「DESFONE」名下，落實在銷售上，就決定了其渠道終端店名 「DESFONE」將遍地開花。而在不同的 「DESFONE」領帶服飾專營店裡，又可以根據區域的不同、商場定位的不同、商場專櫃位置面積的不同等等因素，對多層次的品牌結構、品類結構、品種結構進行有機地排列組合，從而適應中國這樣一個全世界最為復雜多樣的渠道結構，實現渠道的無限擴張。
從 2009年開始，德士風將推廣多種渠道形式並存的策略，頂級商場、購物中心、傳統百貨商場、超市、大賣場，甚至地鋪專賣、高檔酒店、機場以及禮品渠道都可以看到 「DESFONE」領帶服飾專營店的影子。
例如，根據多層次的品牌結構，像芬迪、紀梵希及尼諾·費雷這樣的品牌領帶將會在頂級商場的 「DESFONE」店裡出現，而迪安奇品牌的領帶則可能更多地出現在超市和大賣場。這樣，通過品牌的不同層次組合， 「DESFONE」領帶服飾專營店就可以最大范圍地佔領不同的渠道。
另外，從品類結構的多角化來分析，這種排列組合的方式則更加自由。
這樣的品類結構自由組合，決定了 「DESFONE」終端店的形式變幻多樣、可大可小。比如，如果領帶專賣，只需商場的飾品櫃台就可以了，因為目前德士風領帶款式、設計能力等均具備了中國領帶第一品牌的實力;如果有適合位置面積的商場主櫃台，德士風公司也有能力把各個品牌的各個品類(如：領帶、皮具飾品、襯衫、西服等)都拿出來展示。換個角度說，就是無論什麼渠道，給多大一塊店面，德士風都能找到與之匹配的最佳的 「DESFONE」終端店形式，這樣的渠道擴張幾乎是無限級的。
圖2是我們描繪的最終的渠道終端店形式 —DESFONE生活館，也是德士風公司努力的方向，即成為中國領帶專業運營商第一品牌，無論在哪裡，只要有男士想買領帶，或者其他男士飾品，必然先想到去 「DESFONE」店裡看一看，因為那裡聚集了各種品牌、不同價位的產品供他們選擇，這在無形中已經改變了他們的生活理念和消費習慣。
他們認為，企業要生存和發展，市場擴張已成為必然，市場擴張的有效方法就是渠道擴張。德士風推行的這一商業模式可以使渠道無限擴大，適合中國的任何渠道，這就是這一模式的核心競爭力。
中國領帶行業的 GAP 德士風推行的這一核心商業模式，其實在國外已經有不少成功範例， GAP就是其中的典型。當然，二者之間還是有一定差異性。 GAP的定位相對狹窄，倡導一種休閑的生活態度或生活方式，而且 GAP的系列品牌均為 GAP公司旗下所有。而「DESFONE」品牌則匯聚了國外代理品牌、收購的設計師品牌、自有品牌等等，品牌層次更加豐富，產品品類組合也更加多樣和自由。
但是，德士風並不是對 GAP商業模式的簡單復制，而是根據中國國情進行了創新。這種商業模式的優勢非常明顯，不僅適合中國渠道復雜的多樣結構，而且將分散的品牌和圖 4德士風公司的市場戰略角色定位產品統一在 「DESFONE」名下，更加具有競爭力，也可以把 「DESFONE」品牌最大限度地傳播出去。
贏在未來 從圖表中不難看出，德士風推行的這一商業模式離不開兩大元素，一是品牌，二是渠道。在德士風利用渠道擴張的進攻戰略中，品牌起到了沖鋒在前的關鍵作用。請看德士風各品牌的組合矩陣圖。
根據以上品牌組合矩陣圖，為了使產品品種及其結構適合市場需求的變化，德士風公司將四個層次的品牌分別規劃到圖中的四個象限。根據市場成長率和相關市場份額的高低，確定投入資源的分配多少。他們認為，這樣的品牌定位和品牌分配不僅有利於德士風建立行業領導者地位，而且有利於品牌孵化和品牌協同，最終提升銷售。終端表現形式就是 DESFONE領帶服飾專營店。在實現這一商業模式的過程中，品牌和渠道相輔相成，並駕齊驅。
鳳凰衛視著名主持人許戈輝對「名人面對面」節目定位時曾說過：「走進名人面對面節目的就是名人 」。同樣，德士風公司推行的這種商業模式，其努力打造的目的也是希望「進入 DESFONE店的品牌都是名牌」。德士風公司已經把自己的市場戰略角色定位為領帶市場的領導者，打造 「DESFONE」中國領帶專業運營商第一品牌的夢想將在不久的將來變成現實。

㈦ 商業核心模式分析是不是傳銷

很多商機前期都被大部分人認為是騙人的～後期會讓很多人後悔～建議先了解一下！

㈧ 模式分析的核方法的基本信息

英文名: Kernel Methods for Pattern Analysis
作者: （英）肖－泰勒 / （美）克瑞斯天尼
譯者: 趙玲玲
ISBN: 9787111178538
頁數: 306
定價: 48.00
出版社: 機械工業出版社
裝幀: 平裝
出版日期: 2006年1月1日

㈨ 模式分析的核方法的前言

對數據模式的研究與科學研究一樣有非常漫長的歷史。例如，考慮一下在天文學上取得重大突破的約翰尼斯·開普勒（Johannes Kepler），他闡明了著名的三大行星運動定律，我們可以把這三個定律看做是開普勒從第谷·布拉赫（Tycho Brahe）編纂的大量的觀測數據中發現的關系。
同樣地，對於自動搜索模式的期望的歷史至少與計算一樣漫長。人們運用許多科學方法和工程方法，比如統計學、機器學習和數據挖掘等等，已在著手處理這個問題了。
模式分析（pattern analysis）處理的是（自動）檢測和辨別數據中的關系這一問題。在模式分析領域，大多數統計方法和機器學習方法都假定，數據以向量形式存在，關系可以被表達成分類規則、回歸函數或者聚類結構；人們通常把這些方法統稱為「統計模式識別」。「句法模式識別」或者「結構模式識別」則代表了另外一種方法，其目的是從諸如串之類的數據中檢測規則，這些規則往往按照語法或等價的抽象形式存在。
模式分析自動化演算法的發展，經歷了3次革命。20世紀60年代，引入了在向量集內檢測線性關系的高效演算法，並分析了這些演算法的計算行為和統計行為。1957年引入的感知機 (Perceptron)演算法就是一個例子。如何檢測非線性關系這一問題，是那個時候的主要研究目標。盡管如此，開發具有相同效率水平的演算法，並且保證該演算法得到統計理論的支持，已被證明是一個很困難的目標。
20世紀80年代，模式分析領域經歷了一場「非線性革命」，幾乎同時引入了後向傳播多層神經網路演算法和高效的決策樹學習演算法。盡管這些方法用到了啟發式演算法和不完全統計分析，它們第一次使得檢測非線性模式成為可能。非線性革命的影響怎麼強調都不過分：它激活了諸如數據挖掘和生物信息學的整個領域。然而，這些非線性演算法，是建立在梯度下降法或貪心啟發式法的基礎上，因而受到局部極小化的限制。由於沒有很好地理解它們在統計上的行為，人們利用這些演算法時還經常遇到過度擬合的問題。
模式分析演算法發展的第三個階段發生在20世紀90 年代中期，當時出現了新的被稱為基於核的(kernel?based)學習方法的模式分析方法，該方法最終使得研究人員能夠高效地分析非線性關系，而這種高效率原先只有線性演算法才能夠達到。該方法在統計分析方面進一步發展之後，在高維特徵空間內也能夠達到很高的效率，並且避免了過度擬合的危險。從各種角度，計算的、統計的和概念的角度來看，在這第三個階段發展起來的非線性模式分析演算法，和線性演算法一樣，高效而富有理論根據。神經網路和決策樹中典型的局部極小化問題和過度擬合問題，也已得到解決。同時，這些方法在處理非向量型數據方面非常有效，這樣就建立起了和模式分析的其他分支的聯系。
基於核的學習方法，首先以支持向量機（Support Vector Machine，SVM）的形式出現，支持向量機是一種用來擺脫上面提到的計算和統計上的困難的分類演算法。然而，很快就產生了基於核的演算法，它能夠解決分類以外的問題。人們越來越清楚地認識到，這種方法引起了模式分析領域的一場革命。這里，全部的新工具和新技術，都由嚴格的理論分析所推動，在計算效率的保證下製造出來或發展起來。
此外，這種方法能夠消除不同的模式識別子學科之間存在的差距。它提供了一個統一的框架，來思考和操作各種類型的數據，不管它們是向量、串或更復雜的對象，同時也能夠進行多種類型的模式分析，包括相關、排列、聚類等等。
本書概括地介紹了這種新方法。我們試圖把一個年輕的、茁壯成長中的研究團隊的10年深入研究，濃縮到本書的章節中。該團隊的研究者們已經一起創造了一個模式分析方法類，該類已成為從業人員工具箱的一個重要部分。
本書介紹的演算法能識別多種關系，從傳統的分類和回歸問題，到諸如排列和聚類等各種更專門化的問題，到包括主成分分析和典型相關分析的高級技術。而且，每一個模式分析問題，都可以和本書最後一部分論述的核函數庫中的一類函數結合起來應用。這就意味著這種分析可以用於多種數據，從標准向量類型，到更復雜的諸如圖像和文本文檔等對象，到與生物序列、圖和語法相關聯的高級數據類型。
基於核的分析，對於數學家、科學家和工程師來說，是一個強大的新工具。它提供了非常豐富的方法，可以應用在模式分析、信號處理、句法模式識別和其他模式識別（從樣條到神經網路）領域。簡而言之，它提供了一個嶄新的視角，我們仍然遠沒有了解它的全部潛力。
本書作者參與了基於核的學習演算法的發展，對於這一方法的理論、實現、應用和普及，做出了許多貢獻。他們的著作《An Introction to Support Vector Machines》已經被許多大學當做教科書和研究參考書使用。作者也在一個由歐洲委員會（European Commission）資助的工作組的機構中，協助「神經和計算學習（NeuroCOLT）」研究，這個工作組在定義新研究日程和「圖像和文本的核方法（KerMIT）」項目中起到了重要作用，而該項目已經應用於文檔分析領域。
作者要感謝很多人，他們通過參加討論、提出建議，或在許多情況下給予了非常詳細和富於啟發意義的反饋信息，對本書做出了貢獻。特別感謝Gert Lanckriet、 Michinari Momma、Kristin Bennett、Tijl DeBie、Roman Rosipal、 Christina Leslie、Craig Saunders、Bernhard Scho··lkopf、 Nicolò Cesa?Bianchi、Peter Bartlett、Colin Campbell、William Noble、 Prabir Burman、Jean?Philippe Vert、Michael Jordan、Manju Pai、Andrea Frome、 Chris Watkins、Juho Rousu、Thore Graepel、Ralf Herbrich和David Hardoon。作者還要感謝歐洲委員會和英國基金理事會EPSRC對他們基於核的學習方法的研究的支持。
Nello Cristianini是加州大學戴維斯分校（UC Davis）統計系的助理教授。Nello要感謝加州大學伯克利分校（UC Berkeley）的計算機科學系和Mike Jordan，感謝他們在2001年～2002年Nello任訪問講師期間對他的款待。他也要感謝麻省理工學院的基於計算機的學習中心（MIT CBLC）和 Tommy Poggio 2002年夏天對他的款待，以及為他提供了理想的環境來寫這本書的加州大學戴維斯分校（UC Davis）的統計系。本書的許多結構以Nello在加州大學伯克利分校、戴維斯分校講授的課程和講義為基礎。
John Shawe?Taylor是南安普頓大學（University of Southampton）的計算科學教授。John要感謝倫敦大學皇家霍洛威學院（Royal Holloway）計算機科學系的同事們。在寫作本書的大部分時間，他都在那裡工作。