支持向量机等各种算法和模型的优点和缺点

1决策树（Decision Trees）的优缺点

决策树的优点：

一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。

二、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。

三、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。

四、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。

五、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。

六、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。

七、可以对有许多属性的数据集构造决策树。

八、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。

决策树的缺点：

一、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。

二、决策树处理缺失数据时的困难。

三、过度拟合问题的出现。

四、忽略数据集中属性之间的相关性。

2 人工神经网络的优缺点

人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。

3 遗传算法的优缺点

遗传算法的优点：

一、与问题领域无关切快速随机的搜索能力。

二、搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，鲁棒性好。

三、搜索使用评价函数启发，过程简单。

四、使用概率机制进行迭代，具有随机性。

五、具有可扩展性，容易与其他算法结合。

遗传算法的缺点：

一、遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,

二、另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.没有能够及时利用网络的反馈信息,故算法的搜索速度比较慢，要得要较精确的解需要较多的训练时间。

三、算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。

4 KNN算法(K-Nearest Neighbour) 的优缺点

KNN算法的优点：

一、简单、有效。

二、重新训练的代价较低（类别体系的变化和训练集的变化，在Web环境和电子商务应用中是很常见的）。

三、计算时间和空间线性于训练集的规模（在一些场合不算太大）。

四、由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。五、该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。

KNN算法缺点：

一、KNN算法是懒散学习方法（lazy learning,基本上不学习），一些积极学习的算法要快很多。

二、类别评分不是规格化的（不像概率评分）。

三、输出的可解释性不强，例如决策树的可解释性较强。

四、该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。

五、计算量较大。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。

5 支持向量机（SVM）的优缺点

SVM的优点：

一、可以解决小样本情况下的机器学习问题。

二、可以提高泛化性能。

三、可以解决高维问题。

四、可以解决非线性问题。

五、可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。

SVM的缺点：

一、对缺失数据敏感。

二、对非线性问题没有通用解决方案，必须谨慎选择Kernelfunction来处理。

6 朴素贝叶斯的优缺点

优点：

一、朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。

二、NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

缺点：

一、理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的（可以考虑用聚类算法先将相关性较大的属性聚类），这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。

二、需要知道先验概率。

三、分类决策存在错误率

7 Adaboosting方法的优点

一、adaboost是一种有很高精度的分类器。

二、可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。

三、当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。而且弱分类器构造极其简单。

四、简单，不用做特征筛选。

五、不用担心overfitting。

8 Rocchio的优点

Rocchio算法的突出优点是容易实现，计算（训练和分类）特别简单，它通常用来实现衡量分类系统性能的基准系统，而实用的分类系统很少采用这种算法解决具体的分类问题。

9各种分类算法比较

根据这篇论文所得出的结论,

Calibrated boosted trees的性能最好，随机森林第二，uncalibrated bagged trees第三,calibratedSVMs第四， uncalibrated neural nets第五。

性能较差的是朴素贝叶斯，决策树。

有些算法在特定的数据集下表现较好。

参考文献：

[1] 罗森林, 马俊, 潘丽敏.数据挖掘理论与技术[M].电子工业出版社.2013.126-126

[2] 杨晓帆,陈廷槐.人工神经网络固有的优点和缺点[J].计算机科学.1994(vol.21).23-26

[3] Steve.遗传算法的优缺点.https://www.wendangku.net/doc/b91959559.html,/s/blog_6377a3100100h1mj.html

[4] 杨建武.文本自动分类技术https://www.wendangku.net/doc/b91959559.html,/course/mining/12-13spring/TextMining04-%E5%88%86%E7%B1%B

B.pdf

[5] 白云球工作室. SVM(支持向量机)综述.

https://www.wendangku.net/doc/b91959559.html,/s/blog_52574bc10100cnov.html

[6] 张夏天. 统计学习理论和SVM的不足（1）.https://www.wendangku.net/doc/b91959559.html,/blog-230547-248821.html

[7] RichCaruana，AlexandruNiculescu-Mizil.An Empirical Comparison of Supervised LearningAlgorithms.2006

教师职业优缺点

优点： 1、工作收入相对比较稳定，劳保福利有一定优势。比如有相对较高的住房公积金。每月扣除85元，孩子有定点医疗医保。 2、一年有四假--春秋冬夏假期。假期多。 3、将来孩子读小学可以实时照顾，上学、放学不用接送。 4、退休以后又相对丰厚的退休金。 5、在教育行业，了解教育动向和科学观念，对自己孩子的培养教育有优势。 6、下班时间为下午4：30。下午如果能及时回家可以避开晚高峰早点到家。但是我不得不经常放弃这个优势，有事情一直忙到比较晚才回家，还是轧上晚高峰！ 7、工作相对稳定，如果不犯原则性错误，一般不会不知道哪天老板会让你卷铺盖走人。 缺点： 1、工作收入并不丰厚，想要追求高品质的生活，靠我们的个点工资基本实现不了。而且请个病假都觉得良心不安，因为一个萝卜一个坑，我的工作让别的老师帮我担了，他们已经很辛苦了，过意不去。请个事假，要么领导不同意。要不病事假一扣钱都起来肉要抖掉，太狠了！赚的没有扣得快。我们暑假7、8两月都没有结构工资，只有教育局发的工资一千多块。扣所得税什么七七八八，所剩无几。比如我8月份的工资条上拿到的只有367.50元。如果每月全靠工资吃喝，或者有住房按揭，真不要活了！另我上一节课的价格是8元~~~ 2、一虽然假期多，但长假综合症比一般人厉害。因为假期舒服，回去又要面对繁重的工作，心情更糟糕，更不能适应。一年两个学期，学期初、学期末把所有工作都收起来，再全部铺开，工作量极大。 3、虽说孩子读小学可以实时照顾，上学、放学不用接送，但是老师一般都把好脾气给了别人的孩子。累了烦了就容易朝自己孩子撒气。 4、没有相对可以自己支配的时间，忙起来一节课接一节课，连喝水、上厕所的时间也没。有时一泡尿憋两三节课，真是危害健康。上课讲的喉咙嘶哑，下课后疲惫不堪。铃声就是命令，直奔下个教室，没有休息调整的时间。对着孩子，容易为他们的教育问题生气、着急，有时真的很气急。生气乃健康之大敌。

支持向量机算法

支持向量机算法 [摘要] 本文介绍统计学习理论中最年轻的分支——支持向量机的算法，主要有：以SVM－light为代表的块算法、分解算法和在线训练法，比较了各自的优缺点，并介绍了其它几种算法及多类分类算法。 [关键词] 块算法分解算法在线训练法 Colin Campbell对SVM的训练算法作了一个综述，主要介绍了以SVM为代表的分解算法、Platt的SMO和Kerrthi的近邻算法，但没有详细介绍各算法的特点，并且没有包括算法的最新进展。以下对各种算法的特点进行详细介绍，并介绍几种新的SVM算法，如张学工的CSVM，Scholkopf的v-SVM分类器，J. A. K. Suykens 提出的最小二乘法支持向量机LSSVM，Mint-H suan Yang提出的训练支持向量机的几何方法，SOR以及多类时的SVM算法。 块算法最早是由Boser等人提出来的，它的出发点是：删除矩阵中对应于Lagrange乘数为零的行和列不会对最终结果产生影响。对于给定的训练样本集，如果其中的支持向量是已知的，寻优算法就可以排除非支持向量，只需对支持向量计算权值（即Lagrange乘数）即可。但是，在训练过程结束以前支持向量是未知的，因此，块算法的目标就是通过某种迭代逐步排除非支持向时。具体的做法是，在算法的每一步中块算法解决一个包含下列样本的二次规划子问题：即上一步中剩下的具有非零Lagrange乘数的样本，以及M个不满足Kohn-Tucker条件的最差的样本；如果在某一步中，不满足Kohn-Tucker条件的样本数不足M 个，则这些样本全部加入到新的二次规划问题中。每个二次规划子问题都采用上一个二次规划子问题的结果作为初始值。在最后一步时，所有非零Lagrange乘数都被找到，因此，最后一步解决了初始的大型二次规划问题。块算法将矩阵的规模从训练样本数的平方减少到具有非零Lagrange乘数的样本数的平方，大减少了训练过程对存储的要求，对于一般的问题这种算法可以满足对训练速度的要求。对于训练样本数很大或支持向量数很大的问题，块算法仍然无法将矩阵放入内存中。 Osuna针对SVM训练速度慢及时间空间复杂度大的问题，提出了分解算法，并将之应用于人脸检测中，主要思想是将训练样本分为工作集B的非工作集N，B中的样本数为q个，q远小于总样本个数，每次只针对工作集B中的q个样本训练，而固定N中的训练样本，算法的要点有三：1）应用有约束条件下二次规划极值点存大的最优条件KTT条件，推出本问题的约束条件，这也是终止条件。2）工作集中训练样本的选择算法，应能保证分解算法能快速收敛，且计算费用最少。3）分解算法收敛的理论证明，Osuna等证明了一个定理：如果存在不满足Kohn-Tucker条件的样本，那么在把它加入到上一个子问题的集合中后，重新优化这个子问题，则可行点（Feasible Point）依然满足约束条件，且性能严格地改进。因此，如果每一步至少加入一个不满足Kohn-Tucker条件的样本，一系列铁二次子问题可保证最后单调收敛。Chang，C.-C.证明Osuna的证明不严密，并详尽地分析了分解算法的收敛过程及速度，该算法的关键在于选择一种最优的工

各类型考勤机优缺点

各类型考勤机优缺点 考勤打卡机在现代企业管理中有非常重要的作用 1.可以约束员工上班的时间意识,强化员工的时间观念，起到一个提醒和督促的作用。 2.管理者可以清楚地看到企业在岗人数,企业作息时间更加规范,提供了一套科学的考勤管理方案。 3.公司考勤考核更加科学,规范、公平、公正、形成标准化的企业管理模式。 越来越多的企业都来采用不同的打卡考勤方式如:微电脑打卡机、感应卡考勤机(也可以称刷卡或者射频卡ID/IC考勤机)、指纹考勤机。 功能对比: （一）微电脑机械打卡钟纪录方式:通过打印的方式进行记录上下班时间。 优点：机器价格比较便宜,适合公司人数不多的小微型企事业单位。 缺点：统计考勤纪录费时间、容易作弊代打卡、数据保存时间短、需要专人审核、查询统计浪费时间、人力、使用成本高、需要配置卡架使用，每个月需要更换考勤卡,6-8个月需要更换色带,故障率比较高,维护修理成本非常高。无法100%杜绝员工代打卡现象。 （二）感应卡(刷卡或者射频卡ID/IC)考勤机:通过电脑芯片记录员工的上下班考勤打卡数据。 优点：使用成本低、一次购机无需再在考勤管理上投入任何支出,可以与门禁、食堂、消费管理实现一卡通管理.价格适中、统计员工考勤数据快(只要动一动鼠标就可以生成自己需要的各种数据表格如:1.当日在岗情况、2.当日考勤情况、3.当日进出统计、4.中途外出记录、5.员工请假情况、6.迟到早退情况、6.员工未到情况、7.月考勤数据浏览、8.考勤统计报表、9.假类统计报表、10.加班统计报表、11.部门统计报表、12.进出统计报表、13.非正常数据表、14.公休加班统计表、15.出勤率统计等) 除了具备微电脑机械打卡机时间记录功能外,通过专用考勤软件可以实现多班次,多人数的准确管理，人事考勤资料管理、统计方便、节约人力、使用成本低、(不需要每月更换考勤卡和色带)考勤卡可以反复使用、维护成本低等特点得到了大多数企业的信赖,提升了企业形象,代表了未来考勤管理的发展方向,是现 代企业管理的首选方案。 缺点：对于一些规章制度不尽完善的企业，存在代打卡现象． （三）指纹考勤机是通过指纹来记录员工的考勤打卡数据,除了具有感应卡(刷卡或者射频卡ID/IC)考勤大卡机的强大的数据表格处理更能,同样具有:统计方便、数据保存时间长、节约人力、特有的不需要购买考勤卡功能使用成本低。优点：高精准的特点可以实现100%杜绝员工代打卡现象.考勤100%公平、公正。一次投入,后期无需投入其他费用 缺点：考勤速度较感应式考勤机慢，针对手指纹破损、指纹打卡方法不正确部分，不与识别．

(完整word版)支持向量机(SVM)原理及应用概述分析

支持向量机（SVM ）原理及应用 一、SVM 的产生与发展 自1995年Vapnik (瓦普尼克)在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面(注：一维空间为点；二维空间为线；三维空间为面；高维空间为超平面。)，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解决多类分类的SVM 方法(Multi-Class Support Vector Machines ，Multi-SVM)，通过将多类分类转化成二类分类，将SVM 应用于多分类问题的判断：此外，在SVM 算法的基本框架下，研究者针对不同的方面提出了很多相关的改进算法。例如，Suykens 提出的最小二乘支持向量机 (Least Square Support Vector Machine ，LS —SVM)算法，Joachims 等人提出的SVM-1ight ，张学工提出的中心支持向量机 (Central Support Vector Machine ，CSVM)，Scholkoph 和Smola 基于二次规划提出的v-SVM 等。此后，台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等对SVM 的典型应用进行总结，并设计开发出较为完善的SVM 工具包，也就是LIBSVM(A Library for Support Vector Machines)。LIBSVM 是一个通用的SVM 软件包，可以解决分类、回归以及分布估计等问题。 二、支持向量机原理 SVM 方法是20世纪90年代初Vapnik 等人根据统计学习理论提出的一种新的机器学习方法，它以结构风险最小化原则为理论基础，通过适当地选择函数子集及该子集中的判别函数，使学习机器的实际风险达到最小，保证了通过有限训练样本得到的小误差分类器，对独立测试集的测试误差仍然较小。 支持向量机的基本思想：首先，在线性可分情况下，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分的情况下，加入了松弛变量进行分析，通过使用非线性映射将低维输

机器学习算法优缺点改进总结

Lecture 1 Introduction to Supervised Learning （1）Expectatin Maximization(EM) Algorithm (期望值最大) （2）Linear Regression Algorithm(线性回归) （3）Local Weighted Regression(局部加权回归) （4）k-Nearest Neighbor Algorithm for Regression(回归k近邻) （5）Linear Classifier(线性分类) （6）Perceptron Algorithm (线性分类) （7）Fisher Discriminant Analysis or Linear Discriminant Analysis(LDA) （8）k-NN Algorithm for Classifier(分类k近邻) （9）Bayesian Decision Method(贝叶斯决策方法) Lecture 2 Feed-forward Neural Networks and BP Algorithm （1）Multilayer Perceptron(多层感知器) （2）BP Algorithm Lecture 3 Rudiments of Support Vector Machine （1）Support Vector Machine(支持向量机) （此算法是重点，必考题） 此处有一道必考题 Lecture 4 Introduction to Decision Rule Mining （1）Decision Tree Algorithm （2）ID3 Algorithm （3）C4.5 Algorithm （4）粗糙集…… Lecture 5 Classifier Assessment and Ensemble Methods （1）Bagging （2）Booting （3）Adaboosting Lecture 6 Introduction to Association Rule Mining （1）Apriori Algorithms （2）FP-tree Algorithms Lecture 7 Introduction to Custering Analysis （1）k-means Algorithms （2）fuzzy c-means Algorithms （3）k-mode Algorithms （4）DBSCAN Algorithms Lecture 8 Basics of Feature Selection （1）Relief Algorithms （2）ReliefF Algorithms

向量法求异面直距离解法探求

向量法求异面直距离解法探求

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向量法求异面直线的距离解法探求 湖南 黄爱民 空间异面直线的距离问题是立体几何的重点，难点，同时也是历届高考试题的热点问题。如何很好地利用向量法求解这类问题又是一个值得探讨与研究的问题。下举例谈谈向量法求解这类问题的基本方法与策略。 一、 定义法： 例1、如图1，正方形ABCD 与ABEF 成600的二面角，且正大光明方形的边长为，M ，N 分别为BD ，EF 的中点，求异面直线BD 与EF 的距离。 解析：选取为,,,AB AF AD 基向量。显然AF AD ,的夹角为600，AD AB ,的夹角为900，AF AB ,的夹角为900， AD AF AB AD AF AB AD FE DF BD FN DF MD MN 2 121)()(212121-=+-+-=++=++=ΘEF MN EF MN AB AD AB AF AB AD AF FE MN BD MN BD MN a a AB AD AB AF AD AD AF AB AD AD AF BD MN ⊥⊥∴=?-?=?-=?⊥⊥∴=+--=?+?--?=-?-=?∴即又即）（,021)2 1(.,,0002160cos 2 121)21(2022从而MN 为异面直线BD 与EF 的公垂线。 ,2 3||434160cos 41)21(||2202222222a MN a a a a AD AD AF AF AD AF MN MN ==+-=+?-=-==Θ异面直线BD 与EF 的距离为a 2 3。 点评：本题利用向量数量积定义，很好地证明MN 为异面直线的公垂线。然后利用向量 模与数量积的关系，巧妙进行了模与向量的转化，解法自然，回味无穷。 二、射影法： 分别以这两异面直线上任意两点为起点和终点的向量为a ，与这两条异面直线都垂 直的法向量为n ，则两异面直线间的距离是a 在n 方向上的正射影向量的模设为d ，从而由 公式||| |n n a d ?=求解。 例2、如图2，四棱锥P-ABCD 的底面是正方形， ,PA ABCD ⊥底面33PA AB a ==，求异面直线AB 与PC 的距离。 解析：以A 为坐标原点，AB 为x 轴建立如图所示的直角坐标系，则B （a,0,0）,C(a,a,o),P(0,0,3a)，则)3,,(),0,0,(a a a PC a AB -==， 设PC AB ,的公垂线的方向向量为),,(z y x n =由 ? ??==??????=-+=?==?z y x az ay ax PC n ax AB n 30030，不妨令x=0,y=1,z=3则有)3,1,0(=n ，又)3,0,0(a AP =，∴AB 与PC 间的距离为：a a n AP n d 1010910 9||| |==?=。 点评：异面直线公垂线难于确定时，可用向量法求异面间的距离。这种方法的关键是利 用待定系数法确定公垂线的方向向量n 。

考勤机的分类等知识大全

考勤机主要分两类。 一是机械打卡机即考勤机内置打印设备，可以直接打印出原始考勤记录，打卡类又分电子类打卡机和机械类打卡机。电子类打卡机的品牌目前主要有\"坚美\"，\"世尚\"和\"优美\"等。其主要优点是不打卡时无噪音，体积较小，打卡时可自动吸卡，退卡。缺点是适用的人数较少，一般为100人以下使用，零售价大约为2000元左右。机械类打卡机市场上主要有\"柏力德\"、\"力士\"、\"能达佳\"等。它的主要优点是结实、耐用、体积大。缺点是精确度不高，不打卡时有噪音，手动进卡，它适用于大型工厂或人数较多的单位使用。零售价1000元到3000元不等。 二是刷卡类主要分磁卡、条码卡、IC卡三类。目前应用最多的是磁卡和条码卡考勤机。主要有技嘉FR500系列，INTEC系列等，其价位在2000元到5000元之间。主要特点为使用计算机汇总原始数据，最后通过打印机打出报表，查询方式比较方便。但是价位偏高，操作比较麻烦。一般适合单位人员较多，作息时间比较有规则的单位使用。IC卡考勤机是最近一段时间刚刚兴起的一种新机型。其主要优点是使用方便，价格较低，而且在许多单位实现了一卡通，也就是可与电话、售饭系统相连。IC卡考勤机有1000多元的单机，也有2000元带Windows软件的联网型。单机型仅需连接打印机即可打印原始数据及异常数据，目前在市场上深受欢迎。尤其适合小型企业。另外说明的是电子式打卡机和IC卡考勤机是市场上的主流产品。当您选择考勤系统之前，最好去问几个有过使用经验的人，也许理想与现实会更接近一些，十全十美是难找的。 一、考勤机的种类及优缺点 1.机械打卡机（机械与电子相结合） 优点：简单直观，无须计算机知识，价格相对较底（办公用品商店有售） 缺点：统计烦琐，每月更换卡片，机械故障率较高（插卡口易受破坏） 适用范围：100人以下且环境较好的单位 2．磁卡考勤机 优点：可利用计算机统计考勤数据 缺点：磁卡与磁头易损（也许有更可靠的磁卡设备） 适用范围：卫生环境较好，人员素质较高的场所（多用于门禁、银行等） 3．IC卡考勤机 与磁卡大致相同，IC卡插口是易损之处。 4．条形码考勤机与磁卡使用方法相同

向量法求空间距离教案

A B C D O S x y z 图2 A B C D α n a b 龙文学校——您值得信赖的专业化个性化辅导学校 龙文学校个性化辅导教案提纲 教师：_______ 学生：_______ 年级：______ 授课时间：_____年___月___日_____——_____段 一、授课目的与考点分析：向量法求空间距离 能用向量方法解决空间距离问题，了解向量方法在研究集合问题中的应用. 二、授课内容及过程： 1、点到平面的距离 方法：已知AB 为平面α的一条斜线段，n 为平面α的法向量， 则A 到平面α的距离d =AB n n ? . 2、两条异面直线距离： 方法：a 、b 为异面直线，a 、b 间的距离为：AB n d n ?= . 其中n 与a 、b 均垂直，A 、B 分别为两异面直线上的任意两点 题型1：异面直线间的距离 例1、如图2，正四棱锥S ABCD -的高2SO =，底边长2AB =。求异面直线BD 和SC 之间的距离？ 题型2：点面距离 如图，在长方体1111ABCD A BC D -，中，11,2AD AA AB ===，点E 在棱AD 上移动.（1）证明：11D E A D ⊥； （2）当E 为AB 的中点时，求点E 到面1ACD 的距离； （3）AE 等于何值时，二面角1D EC D --的大小为4 π. 解：以D 为坐标原点，直线1,,DA DC DD 分别为,,x y z 轴， 建立空间直角坐标系，设AE x =，则11(1,0,1),(0,0,1),(1,,0),(1,0,0),(0,2,0)A D E x A C （1）.,0)1,,1(),1,0,1 (,1111E D DA x E D DA ⊥=-=所以因为

智慧考勤管理的优点

科技驱动全流程劳动力管理，目前智慧考勤管理已经获得了上万家大中型企业的认可，其在优化员工工时、提高人效方面起到了不可代替的作用。 1、优化员工工时管理，提高员工绩效 时间就是资本。科学合理地管理员工的工时和考勤才能更好地提高员工的工作效率和绩效，充分调动员工的工作积极性。智慧考勤管理可帮助企业更及时更全面的掌握员工准确的工时和考勤信息，高效地记录和评估员工的工作效率和考勤结果，不断地提高员工的绩效。员工也可以通过自助服务记录、提交和查看工时和考勤信息，管理者可通过下属的工时表和资源日历更清楚全面地了解团队里每个成员的时间安排和工作量，并可依此快速地做出更好的工作安排。 2、考勤规则设置 不同行业，不同企业，不同区域可能有不同的工作时间和工时周期。智慧考勤管理支持用户按需设置适用于其企业的工时周期和考勤规则，如不同行政区域设置不同的工作时间表，不同的雇佣类型设置不同的考勤考核标准等等。系统提供灵活的设置机制，用户可快速方便地设置和选择所需的工时周期和起始日期。此外，企业还可设置加班工时，工时表的提交规则，工时表的上报规则，加班工时的上下限，加班工时与工资的换算等。 3、考勤数据批量处理 如果有成千上万的员工，考勤数据就必须依靠自动化系统来进行处理，手动输入不但工作量大且容易出错。智慧考勤管理支持通过

Excel 模板导入员工上下班和加班的打卡记录，或通过系统集成与企业现有的考勤打卡机对接，考勤机的数据会自动记录到的数据库中，不但大大地减少了用户的工作量，提高了工作效率，而且确保数据的及时性和准确性。 4、考勤异常管理 缺勤，迟到早退等是考勤的常见现象。智慧考勤管理支持对考勤异常情况的管理，系统实时记录每个员工的考勤情况，如有漏打卡或打卡时间与工作时间不对称的情况，系统会高亮显示并发出提醒以便人事专员及时进行跟进和管理，每一次的考勤异常调整系统都会实时跟踪记录供日后查阅，大大地减少人为错误操作的风险。 5、排班轮值管理 智慧考勤管理支持排班轮值管理，用户可按需预设轮班规则(如：轮班频率，先后次序，循环方式等)，设置参加或不参加排班的员工，用户可按月/季度/年度设置排班计划，并且支持三班倒排班方式，系统会根据排班计划自动生成员工排班表。员工可自助在线查看自己的排班信息，管理者可查看员工的具体排班情况和作出调整。此外，系统会对所有的排班历史进行记录和追踪以供查找和参考。 喔趣科技，作为中国劳动力综合管理专家品牌，致力于为大中型企业实现劳动力预测、劳动力管理、劳动力满足全过程的信息化、数字化、智能化，是为企业提供人事管理、智能排班、智慧考勤、绩效薪资、数据罗盘，灵活用工服务等全链劳动力综合管理与满足的云服务商。目前，有超过12万家企业和超过400万的企业员工在使用我

个人优缺点和工作总结参考

个人优缺点和工作总结参考 个人优缺点和工作总结参考 个人优缺点总结 总结分析自身优缺点 优点： 1、做人真诚，做事认真负责。 2、喜欢与人交往，善于组织策划活动和项目。 3、积极务实，敢于主动承担自己的责任。 4、能坚持。确定了正确方向，我就能把所有的力气砸向那个方向。有执行能力。 缺点： 6、性格方面的弱点，有时给自己压力过大，急于求成，过犹不及。 7、在担任团队领导的时候，涉及到队员的利益的时候，有时为队员考虑的太多，导致做决定的时候会花比较多的时间。 9、工作起来，有时会忘记时间。昨天晚上就很晚睡，大概24：00过的样子，一直忙省分行领导给的2014届新入行大学生培训电子杂志的工作。 10、在交朋友的时候，喜欢故事经历丰富的朋友，不喜欢朋友没有故事，太平淡。 体验与完善 领导是团队的核心，领导艺术的高低，决定学校的发展。

回顾历往工作实践，我具备以下的优点： 1、良好的组织能力。 2、灵活的沟通、协调指挥能力。 善于沟通、巧于沟通，协调八方，调动全体，运筹得当是一个领导必备的素质。在任校长助理期间，分管后勤工作，面对的是一批年龄大、资格老、个性强的工作人员，工作难度大。沟通、协调非常关键。协调好了，每个人的优势都能发挥;协调不好，相互拆台，推下层磨。在我分管期间，同志们关系融洽和谐了，工作积极肯干了。学校先后被评为“十堰市后勤管理先进单位”、“十堰市文明食堂”等荣誉称号。 3、硬实的工作能力。 近年来，我在各级活动中多次获奖，荣获国家级“双龙杯”书画赛辅导银奖、丹江口市体音美术个人基本功比赛第二名等。在工作中，我始终以身作则，模范带头，律已以严，待人以宽，个人威信高，工作说服力强，办事效率高，有扎实的群众基础。 人无完人，金无足赤。我对个人缺点也有清醒认识，有待今后竭力改正。 1、见到领导过于谨慎，不善言语。 2、处事低调，导致做决定的时候用的时间比较多。 3、工作时间观念差，劳逸结合的科学工作方法不得当。 4、工作、生活安排缺乏合理性，重工作，轻生活现象严重，不利身心健康发展。 个人工作总结 20xx年即将过去。一年来，本人在x街道党工委、办事处的正确领导下，在社区全体干部和社区居民、党员及辖区单位的大力支持下，本年度已圆满地完成了我们社区的相关工作任务，在社区建

支持向量机优缺点

SVM有如下主要几个特点： (1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射； (2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心； (3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。 (4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”,大大简化了通常的分类和回归等问题。 (5)SVM 的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾难”。 (6)少数支持向量决定了最终结果,这不但可以帮助我们抓住关键样本、“剔除”大量冗余样本,而且注定了该方法不但算法简单,而且具有较好的“鲁棒”性。这种“鲁棒”性主要体现在: ①增、删非支持向量样本对模型没有影响; ②支持向量样本集具有一定的鲁棒性; ③有些成功的应用中,SVM 方法对核的选取不敏感 两个不足： (1) SVM算法对大规模训练样本难以实施 由于SVM是借助二次规划来求解支持向量，而求解二次规划将涉及m阶矩阵的计算（m为样本的个数），当m数目很大时该矩阵的存储和计算将耗费大量的机器内存和运算时间。针对以上问题的主要改进有有J.Platt的SMO算法、T.Joachims的SVM、C.J.C.Burges等的PCGC、张学工的CSVM以及O.L.Mangasarian等的SOR算法 (2) 用SVM解决多分类问题存在困难 经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法，而在数据挖掘的实际应用中，一般要解决多类的分类问题。可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树；再就是通过构造多个分类器的组合来解决。主要原理是克服SVM固有的缺点，结合其他算法的优势，解决多类问题的分类精度。如：与粗集理论结合，形成一种优势互补的多类问题的组合分类器。

指纹考勤机原理

一、指纹考勤机的原理及分析： 目前市场上销售的廉价指纹考勤机大多有着同样的内部结构，其核心是一个小型的激光扫描器 指纹考勤机上的激光扫描器扫描的并不是你的手指，而是你手指和扫描窗口接触时所形成的压痕 不论考勤机采用的是蓝色激光还是红色激光，其扫描所得的图像都是以黑白两色的格式传输到运算电路中 所以，想要骗过指纹考勤机，有两点最为关键：一是要得到清晰的指纹图像；二是考勤时要使图像紧贴扫描窗口 二、破解方法： 材料：宽透明胶带一卷、剪子一把、小刀一把、HB或2B铅笔一支、白色橡皮一块、白纸一张 方法： 1、先用铅笔在白纸的一小块上反复涂抹，直至完全涂黑； 2、把手洗净擦干，用录过指纹的手指在纸上涂黑处来回涂抹10次，用嘴吹 一下手指； 3、这步最关键！取一小块宽胶带，在涂胶面用刚才涂黑的手指按一下（力度 轻重适度，以指纹清晰为目的）； 4、把刚才印上指纹的胶带贴在橡皮上，不能有气泡； 5、切割橡皮，以适应指纹考勤机窗口（注意保留指纹）； 6、拿着这块指纹橡皮去指纹考勤机上测试，如不成功，则重复第3步。 除此文所述方法外，还有其他破解指纹考勤机的方法，比如做硅胶的指纹模型（在网上有销售，价格不菲） 其宣称硅胶指模是破解指纹考勤机的唯一方法，且误导各位网友，宣传虚假技术参数材料：质量好的透明胶带一卷，白色瓷砖一块（小小的就行了），剪刀一把，打火机一个（一次性的就行）第一步：你找一块白色瓷砖，用打火机烧黑了。 第二步：把你在指纹机里登记的手指按在烧黑的瓷砖上（小心

烫） 第三步：撕一段比较干净透明的胶带，把黑手指按上去，注意，一定要按得清晰，不要移动。这样你的指纹就上去了。 第四步：再撕一段干净的胶带，覆盖在有指纹的胶带上，然后你的指模就做成了！ 如果是有红外的,事先在手心里暧一会就行了。这个办法行的通，已经试验过了。

面试问题及答案及面试答案中缺点优点化

缺点优点化（1）我不太善于过多的交际，尤其是和陌生人交往有一定的难度。这虽然是缺点，但是说明你交友慎重； （2）我办事比较死板，有时容易和人较真。这虽然是缺点，但是说明你比较遵守单位既定的工作规范，有一定的原则性； （3）我什么知识或专业都想学，什么也没学精。这虽然是缺点，但是说明你比较爱学习，知识面比较广； （4）我对我认为不对的人或事，容易提出不同意见，导致经常得罪人。这虽然是缺点，但是说明你比较有主见，有一定的原则性； （5）我办事比较急，准确性有时不够。这虽然是缺点，但是说明你完成工作速度较快； （6）对自己从事工作存在的困难，自己琢磨的多，向同事或领导请教的少。这虽然是缺点，但是说明你独立完成工作任务的能力较强； 此外，在面试过程中切忌吹嘘自己。吹嘘自己并不是展示自己的优点，而是在附加自己的缺点，这种吹嘘与个人的实际努力南辕北辙。如果正巧遇到面试官精通你吹嘘的这方面内容的话，就得不偿失了。 优点第一，性格内向，办事认真，适合做文秘、财会工作； 第二，性格外向，善于交际，适合做公关、营销工作； 第三，勤奋好学，善于总结，适合做教学、科研工作； 第四，责任心强，善于助人，适合做服务、保障工作； 第五，公正无私，处事公道，适合做执法、行管工作； 第六，吃苦耐劳，爱岗敬业，是做好一切工作的基础； 第七，和谐处人，服从领导，是做好一切工作的前提； 第八，专业过硬，学用结合，是做好一切工作的条件； 第九，适应环境，虚心好学，是做好一切工作的要素。 昨天去面试,考官问我一个成本问题:如果一个单位成本10元的产品,升到12元,分析造成成本上升2元的原因. 我的回答是:1、材料价格上升 2、汇率变动3、产量降低4、发生突发性的制造费用，如设备修理费等 5、就算产量提升，但提升的比例与人工、费用不能配比，即人工、费用上涨幅度大于产量提升幅度 那位考官对我说，只有这些吗？这么简单从料、工、费来分析吗？我汗，请教高手们，还能从哪几个方位分析呢？

机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点

5-1简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点等。 1）C4.5算法： ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。 C4.5算法核心思想是ID3算法，是ID3算法的改进，改进方面有： 1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2）在树构造过程中进行剪枝 3）能处理非离散的数据 4）能处理不完整的数据 C4.5算法优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。 缺点： 1)在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算 法的低效。 2)C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程 序无法运行。 2）K means 算法： 是一个简单的聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。 ，其中N为样本数，K是簇数，r nk b表示n属于第k个 簇，u k是第k个中心点的值。

然后求出最优的u k 优点：算法速度很快 缺点是，分组的数目k是一个输入参数，不合适的k可能返回较差的结果。 3）朴素贝叶斯算法： 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。算法的基础是概率问题，分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设，假设特征条件独立，但朴素贝叶斯算法简单，快速，具有较小的出错率。 在朴素贝叶斯的应用中，主要研究了电子邮件过滤以及文本分类研究。 4)K最近邻分类算法（KNN） 分类思想比较简单，从训练样本中找出K个与其最相近的样本，然后看这k个样本中哪个类别的样本多，则待判定的值（或说抽样）就属于这个类别。 缺点： 1）K值需要预先设定，而不能自适应 2）当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。 该算法适用于对样本容量比较大的类域进行自动分类。 5)EM最大期望算法 EM算法是基于模型的聚类方法，是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。E步估计隐含变量，M步估计其他参数，交替将极值推向最大。 EM算法比K-means算法计算复杂，收敛也较慢，不适于大规模数据集和高维数据，但比K-means算法计算结果稳定、准确。EM经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6）PageRank算法 是google的页面排序算法，是基于从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页的回归关系，来判定所有网页的重要性。（也就是说，一个人有着越多牛X朋友的人，他是牛X的概率就越大。） 优点： 完全独立于查询，只依赖于网页链接结构，可以离线计算。 缺点： 1）PageRank算法忽略了网页搜索的时效性。 2）旧网页排序很高，存在时间长，积累了大量的in-links，拥有最新资讯的新网页排名却很低，因为它们几乎没有in-links。

个人就业发展的优势与劣势分析

个人就业发展的优势与劣势分析 本文摘要：本文通过职业发展的方向，采用SWOT的方式进行自我分析，认清自我的内在和外在的条件。同时根据分析现在的社会环境影响和学校环境影响，将实际情况和我个人情况进行综合分析，最终找到合适自己的职业，同时为自己将来设定一个合理的计划方案。合理的规划自己的未来。 关键词：SWOT分析法，自我分析，社会环境，学校环境 引言 人生说长不长，说短不短，如果说一个人能长寿点活80岁，那一生中四分之一的时间是专门用来学习和自我增值的，我现在已经成为了一名即将毕业的学生。在之前的20多年里，我可以说只用来学习和玩了，对于未来的目标只有理想和梦想，从来没有根据自己的实际情况来选择自己的未来。现在我通过SWOT 分析法把自己的实际情况、梦想和现在的社会状况相结合，规划自己的未来，成就一个美好的将来。 WOT分析方法是一种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的企业战略分析方法。其中战略内部因素（“可能做的”）：S代表 strength（优势），W代表weakness（弱势）；外部因素（“能够做的”）：O代表opportunity（机会），T代表threat（威胁）。 第1章个人背景 我叫李泉宇，来自于辽宁省大石桥市。现在就读于辽宁省营口职业职业技术学院，所学专业工商企业管理，目前是一名大三的学生，即将面临着人生另一个转折点就是就业问题。当今社会人才济济，岗位要求有限，就业压力就更大了。面对这样一个社会状况，只有认清自己的实力才能为自己找个更好的工作，把自己的将来打造的更加美好。 第2章 SWOT分析法分析自我的优势和劣势 2.1自我的优势分析 1.真诚待人，性格开朗，喜欢交朋友，善于开导别人。 2.对数字敏感，逻辑能力强，善于收集信息。 3.善于组织团队，组织各种活动，很快融入新的环境中。

指纹考勤机使用方法及考勤说明

指纹考勤机操作说明及注意事项 考勤是工作的基础，也是对你工作时间的确定，与你的工资息息相关，请各位同事认真对待考勤。现将考勤规则，考勤机使用方法及注意事项通知如下：考勤规则：（夏令时顺延） 早上上班时间为8.00，7.45开始签到，8.20结束签到，晚于8.00记迟到； 中午下班时间为12.00，12.00开始签退，12.20结束签退，早于12.00记早退。下午上班时间为14.00，13.45开始签到，14.20结束签退，晚于14.00记迟到；晚上下班时间为18.00，18.00开始签退，18.20结束签退，早于18.00记早退。中午、晚上加班，要先按“加班签到”后进行签到，结束加班要先按“加班签退”后签退。中午加班后，应先“加班签退”后，再签到上班。 考勤机使用说明及注意事项： 1.使用前请保证手指的清洁，不要沾油污、沾水。手指脏、爆皮、干燥、过凉 会出现考勤不识别现象。 2. 使用前还要注意对应的考勤事项（上班、下班、加班、加班签退）。请认真核 对，是否和当前时间段相符合（时间段见考勤规则）。 3. 使用时将手指摆正，尽量大面积接触指纹采集窗中心，轻轻按压一下，看显 示屏提示信息，语音发出“谢谢”，或屏幕上显示绿色的“√”则考勤成功。 4. 如果提示“请重按手指”或屏幕没反应，请将手指拿开，再重新正确按压一次。不要将手指一直放在指纹采集窗上。如果正确按压手指使用三次仍然提示不正确或屏幕没反应，请及时告诉相应主管，根据实际情况解决相关问题，切勿对考勤机进行任何操作。 5. 不要用大力按压指纹采集窗，不要用指甲或其它硬物划伤指纹采集窗。请保证指纹采集窗的清洁，做好防尘、防水、防油污工作。 6. 请不要恶意破坏考勤设备，应正确对待指纹考勤，端正考勤态度，准时上、下班，认真打卡。因不认真打卡而造成的一切后果，自行负责。

回归分析的优缺点等

21、回归分析法有何优点在使用该法时，应注意哪些问题 答：优点：1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便； 2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的；3、回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。 缺点： 有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。

支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科．目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段 两个不足： (1) SVM算法对大规模训练样本难以实施 由于SVM是借助二次规划来求解支持向量，而求解二次规划将涉及m阶矩阵的计算（m为样本的个数），当m数目很大时该矩阵的存储和计算将耗费大量的机器内存和运算时间。针对以上问题的主要改进有有的SMO算法、的SVM、等的PCGC、张学工的CSVM以及等的SOR算法 (2) 用SVM解决多分类问题存在困难 经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法，而在数据挖掘的实际应用中，一般要解决多类的分类问题。可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要

支持向量机等各种算法和模型的优点和缺点

1决策树（Decision Trees）的优缺点 决策树的优点： 一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 三、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 四、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 五、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 六、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 七、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 八、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 一、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 二、决策树处理缺失数据时的困难。 三、过度拟合问题的出现。 四、忽略数据集中属性之间的相关性。 2 人工神经网络的优缺点 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。 3 遗传算法的优缺点 遗传算法的优点： 一、与问题领域无关切快速随机的搜索能力。 二、搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，鲁棒性好。 三、搜索使用评价函数启发，过程简单。 四、使用概率机制进行迭代，具有随机性。 五、具有可扩展性，容易与其他算法结合。 遗传算法的缺点： 一、遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码, 二、另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.没有能够及时利用网络的反馈信息,故算法的搜索速度比较慢，要得要较精确的解需要较多的训练时间。 三、算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。 4 KNN算法(K-Nearest Neighbour) 的优缺点

向量法求空间点到平面的距离教案

学习必备 欢迎下载 向量法求空间点到面距离（教案） 新课导入： 我们在路上行走时遇到障碍物一般会想到将障碍物挪开，那还有别的方法吗？ 对！绕过去。在生活中我们都知道转弯，那么在学习上我们不妨也让思维转个弯，绕过难点 用另一种方法解决。 我们知道要想求空间一点到一个面的距离，就必须要先找到这个距离，而找这个距离恰恰是 一个比较难解决的问题，我们今天就让思维转个弯，用向量法解决这个难题。 一、复习引入： 1、 空间中如何求点到面距离？ 方法1、直接做或找距离； 方法2、；等体积 方法3、空间向量。 2、向量数量积公式 a · b =a b cos θ（θ为a 与b 的夹角） 二、向量法求点到平面的距离 教材分析 重点: 点面距离的距离公式应用及解决问题的步骤 难点: 找到所需的点坐标跟面的法向量 教学目的 1. 能借助平面的法向量求点到面、线到面、面到面、异面直线间的距离。 2. 能将求线面距离、面面距离问题转化为求点到面的距离问题。 3. 加强坐标运算能力的培养，提高坐标运算的速度和准确性。

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学习必备 欢迎下载 若AB 是平面α的任一条斜线段，则在BOA Rt ? ABO COS ∠? ? 如果令平面的法向量为n ，考虑到法向量的方向，可以得到点B 到平面的距离为 BO 因此要求一个点到平面的距离，可以分为以下三步：（1）找出从该点出发的平面的任一 条斜线段对应的向量（2）求出该平面的一个法向量（3）求出法向量与斜线段对应的向量的 数量积的绝对值再除以法向量的模 思考、已知不共线的三点坐标,如何求经过这三点的平面的一个法向量? 例1、在空间直角坐标系中,已知(3,0,0),(0,4,0)A B ,(0,0,2)C ,试求平面ABC 的一个法向量. 解:设平面ABC 的一个法向量为(,,)n x y z = 则n AB n AC ⊥⊥，.∵(3,4,0)AB =-,(3,0,2)AC =- ∴(,,)(3,4,0)0(,,)(3,0,2)0x y z x y z ?-=???-=?即340320x y x z -+=??-+=? ∴3432y x z x ?=????=?? 取4x =,则(4,3,6)n = ∴(4,3,6)n =是平面ABC 的一个法向量. 例2、如图，已知正方形ABCD 的边长为4，E 、F 分别是AB 、AD 的中点，GC ⊥平面ABCD ，且GC ＝2，求点B 到平面EFG 的距离. 解：如图，建立空间直角坐标系C －xyz ． 由题设C(0,0,0)，A(4,4,0)，B(0,4,0)， D(4,0,0)，E(2,4,0)， F(4,2,0)，G(0,0,2)． (2,2,0),(2,4,2),B (2,0,0)EF EG E =-=--=设平面EFG 的一个法向量 为(,,)n x y z = 2202420 11(,,1)33 n EF n EG x y x y n ⊥⊥-=?∴?--+=?∴=，