模式分析的核方法

㈠ 什么是分析性复核方法

实际上就是运用财务指标如资产负债率、流动比率、净资产收益率等分析企业财务报告数据的合理性的一种审计方法罢了。

㈡ 模式分析的核方法的图书简介

本书详细介绍基于核的模式分析的基本概念及其应用，主要内容包括：主要理论基础，若干基于核的算法，从最简单的到较复杂的系统，例如核偏序最小二乘法、典型相关分析、支持向量机、主成分分析等。还描述了若干核函数，从基本的例子到高等递归核函数，从生成模型导出的核函数(如HMM)到基于动态规划的串匹配核函数，以及用于处理文本文档的特殊核函数等。
本书适用于所有从事模式识别、机器学习、神经网络及其应用的学生、教师和研究人员。

㈢ 为什么基本的SWOT分析法、BCG分析模式、PEST方法、五力分析法都没有呢，有没有更详细一点的啊

SWOT分析方法是一种企业内部分析方法，即根据企业自身的既定内在条件进行分析，找出企业的优势、劣势及核心竞争力之所在。

㈣ 关于《申论》综合分析模式----原因分析方法有哪些

原因分析可以从以下几个方面：主观方面主体的思想、素质、利益；客观方面的制度、机制、技术！

㈤ 什么是 核方法 kernal 通俗

核方法kernel methods (KMs)是一类模式识别的算法。其目的是找出并学习一组数据中的相互的关系。用途较广的核方法有支持向量机、高斯过程等。
核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效途径，其核心思想是：首先，通过某种非线性映射将原始数据嵌入到合适的高维特征空间；然后，利用通用的线性学习器在这个新的空间中分析和处理模式。
相对于使用通用非线性学习器直接在原始数据上进行分析的范式，核方法有明显的优势：
首先，通用非线性学习器不便反应具体应用问题的特性，而核方法的非线性映射由于面向具体应用问题设计而便于集成问题相关的先验知识。
再者，线性学习器相对于非线性学习器有更好的过拟合控制从而可以更好地保证泛化性能。
还有，很重要的一点是核方法还是实现高效计算的途径，它能利用核函数将非线性映射隐含在线性学习器中进行同步计算，使得计算复杂度与高维特征空间的维数无关。
核方法kernel methods (KMs)是一类模式识别的算法。其目的是找出并学习一组数据中的相互的关系。用途较广的核方法有支持向量机、高斯过程等。

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本文对核方法（kernel method）进行简要的介绍。
核方法的主要思想是基于这样一个假设：“在低维空间中不能线性分割的点集，通过转化为高维空间中的点集时，很有可能变为线性可分的” ，例如下图

左图的两类数据要想在一维空间上线性分开是不可能的，然而通过F(x)=(x-a)(x-b)把一维空间上的点转化为右图上的二维空间上，就是可以线性分割的了。
然而，如果直接把低维度的数据转化到高维度的空间中，然后再去寻找线性分割平面，会遇到两个大问题，一是由于是在高维度空间中计算，导致curse of dimension问题；二是非常的麻烦，每一个点都必须先转换到高维度空间，然后求取分割平面的参数等等；怎么解决这些问题？答案是通过核戏法（kernel trick）。
（pku, shinningmonster, sewm)
Kernel Trick: 定义一个核函数K(x1,x2) = <\phi(x1), \phi(x2)>, 其中x1和x2是低维度空间中点（在这里可以是标量，也可以是向量），\phi(xi)是低维度空间的点xi转化为高维度空间中的点的表示，< , > 表示向量的内积。
这里核函数K(x1,x2)的表达方式一般都不会显式地写为内积的形式，即我们不关心高维度空间的形式。核函数巧妙地解决了上述的问题，在高维度中向量的内积通过低维度的点的核函数就可以计算了。这种技巧被称为Kernel trick。这里还有一个问题：“为什么我们要关心向量的内积？”，一般地，我们可以把分类（或者回归）的问题分为两类：参数学习的形式和基于实例的学习形式。
参数学习的形式就是通过一堆训练数据，把相应模型的参数给学习出来，然后训练数据就没有用了，对于新的数据，用学习出来的参数即可以得到相应的结论；
而基于实例的学习（又叫基于内存的学习）则是在预测的时候也会使用训练数据，如KNN算法。而基于实例的学习一般就需要判定两个点之间的相似程度，一般就通过向量的内积来表达。从这里可以看出，核方法不是万能的，它一般只针对基于实例的学习。
紧接着，我们还需要解决一个问题，即核函数的存在性判断和如何构造？ 既然我们不关心高维度空间的表达形式，那么怎么才能判断一个函数是否是核函数呢？
Mercer 定理：任何半正定的函数都可以作为核函数。所谓半正定的函数f(xi,xj)，是指拥有训练数据集合（x1,x2,...xn)，我们定义一个矩阵的元素aij = f(xi,xj)，这个矩阵式n*n的，如果这个矩阵是半正定的，那么f(xi,xj)就称为半正定的函数。这个mercer定理不是核函数必要条件，只是一个充分条件，即还有不满足mercer定理的函数也可以是核函数。常见的核函数有高斯核，多项式核等等，在这些常见核的基础上，通过核函数的性质（如对称性等）可以进一步构造出新的核函数。SVM是目前核方法应用的经典模型。
上述是目前我所理解到的核方法的主要精神。

㈥ 商业模式分析的案例分析

德士风公司商业模式分析
流行自上世纪 90年代后期的商业模式(Business Model)概念，如今总是被挂在创业者和风险投资者嘴边。毋庸置疑，企业有了一个好的商业模式，成功就有了一半的保证。对于处在快速变化的商业环境中的现代企业来说，依靠引入新的商业模式来保持持续的变革和创新能力，是非常重要的。
经济学家给商业模式下了这样一个拗口的定义：它是一种包含了一系列要素及其关系的概念性工具，用以阐明某个特定实体的商业逻辑。它描述了公司所能为客户提供的价值以及公司的内部结构、合作伙伴网络和关系资本(Relationship Capital)等借以实现(创造、推销和交付)这一价值并产生可持续盈利收入的要素。总之，就是要求企业在价值主张、消费者目标群体、分销渠道、核心能力等方面做足功夫。
通俗地讲，商业模式就是企业通过什么途径或方式来赚钱。这个恼人的问题一直以来困扰着各行各业的企业家们。
尤其在金融风暴席卷全球的大环境下，众多企业正在积极地探索新的商业模式，以求保护自己的生存之地。北京德士风服装领带有限公司(以下简称德士风公司)率先做出了有益尝试，推出一整套具有中国特色的商业模式，不仅稳固了自己在行业内的一亩三分地，还抓住了危机中的“机”——机遇，抢在其他企业前面占领市场、扩张渠道、提升品牌，步步为营，为打造 “DESFONE”中国领带专业运营商第一品牌的形象潜心挖掘。
“DESFONE”野心 位于北京亚运村西奥中心的德士风公司，是一家集领带设计、生产、销售于一体的专业化服饰企业。德士风把“打造中国领带第一品牌”作为公司的愿景目标，目前，公司的具体运作是：将产品品牌、公司品牌和渠道店名品牌统一为“DESFONE”品牌，也就是说，德士风公司的渠道终端统一推广的是 “DESFONE”渠道店名品牌。在这个统一终端形象的店名下，根据区域经济水平、商场定位、商场位置、商场专柜面积等因素，决定每个终端店的品牌结构、品类结构和品种结构，以适应渠道快速扩张的要求。
在中国领带行业，德士风率先推出这一商业模式，无论从品牌还是渠道的扩张，都走在其他企业的前列。下面从行业发展现状、公司的整体战略、公司的业务组合分析等方面入手，提出将品牌的长期培养和渠道的迅速扩张作为实现公司战略目标的基本举措，分析这一商业模式的先进性和优越性。
成长中的领带 从行业总体来看，我国领带行业正处于发展成长阶段。我国领带企业的生产设备已经达到国际领先水平，产品设计也从最初的拿来主义向自行发展设计方面转化，随着市场容量的不断增长，行业规模在不断扩大，但是国内领带企业普遍缺乏国内、国际的知名品牌，产品附加值不高。
同时，领带企业面临着一个非常复杂的国内领带市场。在销售渠道、需求类别、价格弹性、产品品质方面存在着较大的差异。国内领带企业的销售主渠道一般有百货商店、超市、批发市场三种，地铺专卖店渠道尚未形成。需求类别一般以个人消费和企事业、机关单位的团购、定制为主。相对于终端个人客户而言，高档消费价格弹性不大，中低档消费价格弹性较大，处于价格竞争阶段，真正的品牌竞争尚未形成。对于经销商来说，由于产品同质化严重，价格竞争也很激烈。
在这样的市场环境下，国内领带品牌尚未形成足够的影响力与打入国内高端领带市场的洋品牌竞争。同时，很多企业或“借船出海”，或“挂羊头卖狗肉”，或“明修栈道，暗度陈仓”，缺乏踏踏实实做品牌的心态。这样，由于国际贸易环境和传统行业的生产过剩，未来 5～8年必然会淘汰一批传统经营企业。“在这个伟大而壮丽的洗牌时代，这是抱团抗寒、兼并扩大，突破性发展的历史机遇。 ”德士风公司打造“中国领带第一品牌”的战略目标具有极大的可能性和可操作性，渠道快速扩张是抓住这一机遇的关键一环。
神奇的同心多角化 一直以来，德士风公司推行的经营理念是：以领带为核心的同心多角化经营。将领带产品做大做强是这一经营理念的基础，在此基础上，不断延伸出品牌结构、品类结构和价格体系的多角化，最终目的是扩大市场，实现终端销售业绩的突破性提升。
从品牌结构来看，除了 “DESFONE”品牌，公司还代理芬迪、纪梵希、玛尔 ·佐罗、蒙塔纳等七大世界顶级领带品牌，占有国内高端领带市场较大的份额。 1999年，公司启动了意大利尼诺 ·费雷品牌领带服饰系列产品，以尼诺 ·费雷品牌进入国内高端领带服饰市场，与国际大品牌分庭抗争。此外，德士风品牌产品主打稳定收入群体的中档消费市场，迪安奇品牌主要面向大众型、时尚型消费者。德士风旗下的品牌按照市场定位组合呈金字塔结构。这样层次丰富的品牌结构，不仅满足了中国市场不同类别的消费群体的不同需求，也为德士风公司占领不同的市场打下基础。
从品类结构来看，领带产品依然是公司的核心产品。 2008年之前，领带产品的比例一直在 60%以上。从 2009年开始，公司将逐步调整各产品品类的比例。领带产品调整到 50%，依然是核心产品，这点不容置疑;其他饰品如丝巾、皮具等上升为 20%而衬衫和西装等成衣则占到 30%的比例。综合来看，以领带为核心的饰品占到 70%的优势比例，这也是德士风未来发展的一个方向——做大做强以领带为主打的男士随身饰品，如皮带、钱夹、皮包、领带夹、袖扣及其它饰品等，成为高端饰品领先品牌。
从价格体系来看，金字塔型品牌结构，国外名牌处在金字塔尖，是最高端价格定位，尼诺 ·费雷品牌是中、高档价格定位，德士风品牌是中档价格定位，迪安奇品牌则是大众化价格定位，全面覆盖了不同阶层的消费群体。
如何整合这样一个庞大、繁杂的同心多角化经营体系，使之转化为优势力量来促进企业发展?德士风公司 2008年开始推行了一套最本质、最实效、最具进攻性的商业模式，抢在其他企业前面占据行业优势地位。
大一统的渠道扩张 以同心多角化的经营体系为基础，德士风开始弃繁从简，如开篇所说，将产品品牌、公司品牌和渠道店名品牌大一统在 “DESFONE”名下，落实在销售上，就决定了其渠道终端店名 “DESFONE”将遍地开花。而在不同的 “DESFONE”领带服饰专营店里，又可以根据区域的不同、商场定位的不同、商场专柜位置面积的不同等等因素，对多层次的品牌结构、品类结构、品种结构进行有机地排列组合，从而适应中国这样一个全世界最为复杂多样的渠道结构，实现渠道的无限扩张。
从 2009年开始，德士风将推广多种渠道形式并存的策略，顶级商场、购物中心、传统百货商场、超市、大卖场，甚至地铺专卖、高档酒店、机场以及礼品渠道都可以看到 “DESFONE”领带服饰专营店的影子。
例如，根据多层次的品牌结构，像芬迪、纪梵希及尼诺·费雷这样的品牌领带将会在顶级商场的 “DESFONE”店里出现，而迪安奇品牌的领带则可能更多地出现在超市和大卖场。这样，通过品牌的不同层次组合， “DESFONE”领带服饰专营店就可以最大范围地占领不同的渠道。
另外，从品类结构的多角化来分析，这种排列组合的方式则更加自由。
这样的品类结构自由组合，决定了 “DESFONE”终端店的形式变幻多样、可大可小。比如，如果领带专卖，只需商场的饰品柜台就可以了，因为目前德士风领带款式、设计能力等均具备了中国领带第一品牌的实力;如果有适合位置面积的商场主柜台，德士风公司也有能力把各个品牌的各个品类(如：领带、皮具饰品、衬衫、西服等)都拿出来展示。换个角度说，就是无论什么渠道，给多大一块店面，德士风都能找到与之匹配的最佳的 “DESFONE”终端店形式，这样的渠道扩张几乎是无限级的。
图2是我们描绘的最终的渠道终端店形式 —DESFONE生活馆，也是德士风公司努力的方向，即成为中国领带专业运营商第一品牌，无论在哪里，只要有男士想买领带，或者其他男士饰品，必然先想到去 “DESFONE”店里看一看，因为那里聚集了各种品牌、不同价位的产品供他们选择，这在无形中已经改变了他们的生活理念和消费习惯。
他们认为，企业要生存和发展，市场扩张已成为必然，市场扩张的有效方法就是渠道扩张。德士风推行的这一商业模式可以使渠道无限扩大，适合中国的任何渠道，这就是这一模式的核心竞争力。
中国领带行业的 GAP 德士风推行的这一核心商业模式，其实在国外已经有不少成功范例， GAP就是其中的典型。当然，二者之间还是有一定差异性。 GAP的定位相对狭窄，倡导一种休闲的生活态度或生活方式，而且 GAP的系列品牌均为 GAP公司旗下所有。而“DESFONE”品牌则汇聚了国外代理品牌、收购的设计师品牌、自有品牌等等，品牌层次更加丰富，产品品类组合也更加多样和自由。
但是，德士风并不是对 GAP商业模式的简单复制，而是根据中国国情进行了创新。这种商业模式的优势非常明显，不仅适合中国渠道复杂的多样结构，而且将分散的品牌和图 4德士风公司的市场战略角色定位产品统一在 “DESFONE”名下，更加具有竞争力，也可以把 “DESFONE”品牌最大限度地传播出去。
赢在未来 从图表中不难看出，德士风推行的这一商业模式离不开两大元素，一是品牌，二是渠道。在德士风利用渠道扩张的进攻战略中，品牌起到了冲锋在前的关键作用。请看德士风各品牌的组合矩阵图。
根据以上品牌组合矩阵图，为了使产品品种及其结构适合市场需求的变化，德士风公司将四个层次的品牌分别规划到图中的四个象限。根据市场成长率和相关市场份额的高低，确定投入资源的分配多少。他们认为，这样的品牌定位和品牌分配不仅有利于德士风建立行业领导者地位，而且有利于品牌孵化和品牌协同，最终提升销售。终端表现形式就是 DESFONE领带服饰专营店。在实现这一商业模式的过程中，品牌和渠道相辅相成，并驾齐驱。
凤凰卫视着名主持人许戈辉对“名人面对面”节目定位时曾说过：“走进名人面对面节目的就是名人 ”。同样，德士风公司推行的这种商业模式，其努力打造的目的也是希望“进入 DESFONE店的品牌都是名牌”。德士风公司已经把自己的市场战略角色定位为领带市场的领导者，打造 “DESFONE”中国领带专业运营商第一品牌的梦想将在不久的将来变成现实。

㈦ 商业核心模式分析是不是传销

很多商机前期都被大部分人认为是骗人的～后期会让很多人后悔～建议先了解一下！

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
译者: 赵玲玲
ISBN: 9787111178538
页数: 306
定价: 48.00
出版社: 机械工业出版社
装帧: 平装
出版日期: 2006年1月1日

㈨ 模式分析的核方法的前言

对数据模式的研究与科学研究一样有非常漫长的历史。例如，考虑一下在天文学上取得重大突破的约翰尼斯·开普勒（Johannes Kepler），他阐明了着名的三大行星运动定律，我们可以把这三个定律看做是开普勒从第谷·布拉赫（Tycho Brahe）编纂的大量的观测数据中发现的关系。
同样地，对于自动搜索模式的期望的历史至少与计算一样漫长。人们运用许多科学方法和工程方法，比如统计学、机器学习和数据挖掘等等，已在着手处理这个问题了。
模式分析（pattern analysis）处理的是（自动）检测和辨别数据中的关系这一问题。在模式分析领域，大多数统计方法和机器学习方法都假定，数据以向量形式存在，关系可以被表达成分类规则、回归函数或者聚类结构；人们通常把这些方法统称为“统计模式识别”。“句法模式识别”或者“结构模式识别”则代表了另外一种方法，其目的是从诸如串之类的数据中检测规则，这些规则往往按照语法或等价的抽象形式存在。
模式分析自动化算法的发展，经历了3次革命。20世纪60年代，引入了在向量集内检测线性关系的高效算法，并分析了这些算法的计算行为和统计行为。1957年引入的感知机 (Perceptron)算法就是一个例子。如何检测非线性关系这一问题，是那个时候的主要研究目标。尽管如此，开发具有相同效率水平的算法，并且保证该算法得到统计理论的支持，已被证明是一个很困难的目标。
20世纪80年代，模式分析领域经历了一场“非线性革命”，几乎同时引入了后向传播多层神经网络算法和高效的决策树学习算法。尽管这些方法用到了启发式算法和不完全统计分析，它们第一次使得检测非线性模式成为可能。非线性革命的影响怎么强调都不过分：它激活了诸如数据挖掘和生物信息学的整个领域。然而，这些非线性算法，是建立在梯度下降法或贪心启发式法的基础上，因而受到局部极小化的限制。由于没有很好地理解它们在统计上的行为，人们利用这些算法时还经常遇到过度拟合的问题。
模式分析算法发展的第三个阶段发生在20世纪90 年代中期，当时出现了新的被称为基于核的(kernel?based)学习方法的模式分析方法，该方法最终使得研究人员能够高效地分析非线性关系，而这种高效率原先只有线性算法才能够达到。该方法在统计分析方面进一步发展之后，在高维特征空间内也能够达到很高的效率，并且避免了过度拟合的危险。从各种角度，计算的、统计的和概念的角度来看，在这第三个阶段发展起来的非线性模式分析算法，和线性算法一样，高效而富有理论根据。神经网络和决策树中典型的局部极小化问题和过度拟合问题，也已得到解决。同时，这些方法在处理非向量型数据方面非常有效，这样就建立起了和模式分析的其他分支的联系。
基于核的学习方法，首先以支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的形式出现，支持向量机是一种用来摆脱上面提到的计算和统计上的困难的分类算法。然而，很快就产生了基于核的算法，它能够解决分类以外的问题。人们越来越清楚地认识到，这种方法引起了模式分析领域的一场革命。这里，全部的新工具和新技术，都由严格的理论分析所推动，在计算效率的保证下制造出来或发展起来。
此外，这种方法能够消除不同的模式识别子学科之间存在的差距。它提供了一个统一的框架，来思考和操作各种类型的数据，不管它们是向量、串或更复杂的对象，同时也能够进行多种类型的模式分析，包括相关、排列、聚类等等。
本书概括地介绍了这种新方法。我们试图把一个年轻的、茁壮成长中的研究团队的10年深入研究，浓缩到本书的章节中。该团队的研究者们已经一起创造了一个模式分析方法类，该类已成为从业人员工具箱的一个重要部分。
本书介绍的算法能识别多种关系，从传统的分类和回归问题，到诸如排列和聚类等各种更专门化的问题，到包括主成分分析和典型相关分析的高级技术。而且，每一个模式分析问题，都可以和本书最后一部分论述的核函数库中的一类函数结合起来应用。这就意味着这种分析可以用于多种数据，从标准向量类型，到更复杂的诸如图像和文本文档等对象，到与生物序列、图和语法相关联的高级数据类型。
基于核的分析，对于数学家、科学家和工程师来说，是一个强大的新工具。它提供了非常丰富的方法，可以应用在模式分析、信号处理、句法模式识别和其他模式识别（从样条到神经网络）领域。简而言之，它提供了一个崭新的视角，我们仍然远没有了解它的全部潜力。
本书作者参与了基于核的学习算法的发展，对于这一方法的理论、实现、应用和普及，做出了许多贡献。他们的着作《An Introction to Support Vector Machines》已经被许多大学当做教科书和研究参考书使用。作者也在一个由欧洲委员会（European Commission）资助的工作组的机构中，协助“神经和计算学习（NeuroCOLT）”研究，这个工作组在定义新研究日程和“图像和文本的核方法（KerMIT）”项目中起到了重要作用，而该项目已经应用于文档分析领域。
作者要感谢很多人，他们通过参加讨论、提出建议，或在许多情况下给予了非常详细和富于启发意义的反馈信息，对本书做出了贡献。特别感谢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。作者还要感谢欧洲委员会和英国基金理事会EPSRC对他们基于核的学习方法的研究的支持。
Nello Cristianini是加州大学戴维斯分校（UC Davis）统计系的助理教授。Nello要感谢加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的计算机科学系和Mike Jordan，感谢他们在2001年～2002年Nello任访问讲师期间对他的款待。他也要感谢麻省理工学院的基于计算机的学习中心（MIT CBLC）和 Tommy Poggio 2002年夏天对他的款待，以及为他提供了理想的环境来写这本书的加州大学戴维斯分校（UC Davis）的统计系。本书的许多结构以Nello在加州大学伯克利分校、戴维斯分校讲授的课程和讲义为基础。
John Shawe?Taylor是南安普顿大学（University of Southampton）的计算科学教授。John要感谢伦敦大学皇家霍洛威学院（Royal Holloway）计算机科学系的同事们。在写作本书的大部分时间，他都在那里工作。