于是他就向她走去。他忘记了自己的诺言，忘记了那头一个晚上。她在招手，在微笑。环绕在他周围的芬芳的气息越变越浓，竖琴也奏得更好听。在这长着知识之树的大厅里，现在似乎有好几个面孔在向他点头和歌唱，“大家应该知道，人类是世界的主人！”从知识树的叶子上滴下来的不再是血的眼泪；在他的眼中，这似乎是放亮的红星。“跟我来吧！跟我来吧！”一个颤抖的声音说。王子每走一步，就感到自己的面孔更灼热，血流得更快。“我一定来！”他说。“这不是罪过，这不可能是罪过！为什么不追求美和快乐呢？我要看看她的睡态！只要我不吻她，我就不会有什么损失。我决不做这事，我是坚强的，我有果断的意志！”仙女脱下耀眼的外衣，分开垂枝，不一会儿就藏进树枝里去了。“我还没有犯罪，”王子说，“而且我也决不会。”于是他把树枝向两边分开。她已经睡着了，只有天国花园里的仙女才能有她那样美丽。她在梦中发出微笑，他对她弯下腰来，他看见她的睫毛下有泪珠在颤抖。“你是在为我哭吗？”他柔声地说。“不要哭吧，你——美丽的女人！现在我可懂得天国的幸福了！这幸福现在在我的血液里流，在我的思想里流。在我这个凡人的身体里，我现在感到了安琪儿的力量，感到了永恒的生命。让这永恒的夜属于我吧，有这样的一分钟已经就够丰富了。”
爱思唯尔，是一个很大的数据库
国内家庭教育类的刊物比较多。通过邮政报刊处查询到以下资料。这些刊物都可以通过邮政报刊订阅。1，《学前教育（家教版）》（月刊）创刊于1980年，由北京教育音像报刊总社主办。先后荣获华北地区十佳期刊、北京市社科优秀期刊、首届北京市优秀出版物奖“优秀期刊奖”、“全国抗震救灾宣传报道先进期刊”等荣誉和奖项。以更细的话题、更宽的视野、更大的容量、更多的信息，使2～6岁幼儿家长育儿生活的全部烦恼和希望，尽在知己知彼中。 2，《莫愁》（旬刊）创刊于1985年7月，是由江苏省妇女联合会主办的江苏省社会影响力最大、最受读者喜爱的综合类文化期刊之一。《莫愁》通过邮局面向全国发行，并通过中国国际图书贸易总公司向国外发行，发行量居江苏省同类期刊之首，并在美国、法国等有一定的订阅量。 《莫愁》历年来先后被评为全国双效期刊、华东地区优秀期刊、江苏省期刊方阵双十佳期刊、江苏省优秀期刊，入选中国精品期刊资料库和《中华百年报刊大系•当代现行卷》，进入中国期刊方阵，多次参加在国外举办的中国期刊展。国内重要的图书机构大都收藏《莫愁》。 3，幼儿教育·家教版,本刊以幼儿家长及幼儿为主要读者对象，兼顾幼儿园教师(便于教师做好家长和家园共育工作)。普及先进的幼儿教育科学知识，帮助家长了解幼儿园、托儿所教育工作和幼儿身心发展规律，帮助家长树立正确的育儿观念，交流家长育儿的甘苦与感悟，探讨家园共育的途径与方法，并为家长提供保教咨询服务。资料来源：学术资讯网如果我们的回答能够帮到你一点，请及时采用给分。
期刊投稿，是学术期刊吧，大部分学术期刊是收版面费的，费用在几百块到几千块不等。有一些是不收费的。建议你先从不收费的期刊投稿开始，这需要你文章质量比较高，比如某研究院，研究所，教育部主管的这种期刊，再就是大学学报，这种很多的不收费的，可以投稿试试。然后再投稿到收费的试试。如果实在着急发表，你可以去淘淘论文网看下，那边可以一周内审核录用，还给修改意见。如果时间充裕，尽量自己投稿吧。
推荐使用XMind，里面有模板，可以绘制这种思维图。XMind 是一款非常实用的商业思维导图软件，应用全球最先进的Eclipse RCP 软件架构，全力打造易用、高效的可视化思维软件。希望对你有帮助。
1、打开亿图，在文件类别点击“项目管理”一栏找到“决策树”模板。双击模板打开一个新的绘图页面，或者从例子中选择相应的图形双击直接进入编辑页面。2、在左侧的绘图页面您能看到所有的绘制决策树需要使用的符号。3、 拖拽决策树的节点放在绘图页面的左边缘。4、改变节点尺寸，首先选中节点，然后拖动绿色控制点。5、双击节点编辑文字。6、拖拽一个分支，接近节点上出现的蓝色X标志，当它变成红色时候，就松开鼠标，分支就会自动和节点连接，这就意味着你无论在什么地方移动矩形，这个分支都不会和它分离。7、继续给主干添加更多分支。8、添加或者改变填充颜色和效果。可以使用快速颜色条改变颜色。9、也可以点击“开始”选项的填充选项。还可以编辑线宽、线条颜色等。10、从决策树库里面拖拽相应的符号。重复上一个步骤直到所有问题解决。11、画决策树成功。扩展资料：机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值。而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。一个决策树包含三种类型的节点：决策节点：通常用矩形框来表示机会节点：通常用圆圈来表示终结点：通常用三角形来表示决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 数据库已如下所示：(x, y) = (x1, x2, x3…, xk, y)相关的变量 Y 表示我们尝试去理解，分类或者更一般化的结果。 其他的变量x1, x2, x3 等则是帮助我们达到目的的变量。参考资料来源：百度百科-决策树
利用visio2003或VISIO2007可以画出较为专业的决策树
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C5和C0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。一个决策树包含三种类型的节点：决策节点：通常用矩形框来表示机会节点：通常用圆圈来表示终结点：通常用三角形来表示决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 数据库已如下所示： (x, y) = (x1, x2, x3…, xk, y)相关的变量 Y 表示我们尝试去理解，分类或者更一般化的结果。 其他的变量x1, x2, x3 等则是帮助我们达到目的的变量。
决策树分析的基本步骤：①绘制决策图；②计算发生率；③确定效用值；④计算总效用值；⑤确定方案；⑥敏感性试验。
可以去spss help case study 里 有 信用卡风险评价， 是用决策树做的，还有评分模型，tree里缺失值处理方法， 但是一定要spss13 或以上才可以， spss13 集成了 spss公司的answer tree， answer tree 是专门做决策树的。
1、绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。2、按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。3、（3）对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用“=”记号隔断。扩展资料：决策树法的优点：1、决策树列出了决策问题的全部可行方案和可能出现的各种自然状态，以及各可行方法在各种不同状态下的期望值。2、能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上不同阶段的决策过程。3、在应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次清楚，便于决策机构集体研究，可以周密地思考各种因素，有利于作出正确的决策。参考资料：百度百科--决策树法
决策树法用于风险性决策，就是在比较和选择活动方案时未来情况不止一种，管理者无法确定那种情况将发生，但是知道每种情况发生的概率。决策树法是用树状图来描述各种方案在不同情况(或自然状态）下的收益，据此计算每种方案的期望收益从而作出决策的方法。举例：某企业为了扩大某产品的生产，拟建设新厂。据市场预测，产品销路好的概率为7，销路差的概率为 30有三种方案可供企业选择：方案1、新建大厂，需投资300万元。据初步估计，销路好时，每年可获利100万元；销路差时，每年亏损20万元。服务期为10年。方案2、新建小厂，需投资140万元。销路好时，每年可获利40万元；销路差时，每年仍可获利30万元。服务期为10年。 方案3 、 先建小厂，三年后销路好时再扩建，需追加投资200万元，服务期为7年，估计每年获利95万元。问哪种方案最好？决策树中，矩形结点称为决策点，从决策点引出的若干条树枝枝表示若干种方案，称为方案枝。圆形结点称为状态点，从状态点引出的若干条树枝表示若干种自然状态，称为状态枝。图中有两种自然状态：销路好和销路差，自然状态后面的数字表示该种自然状态出现的概率。位于状态枝末端的是各种方案在不同自然状态下的收益或损失。据此可以算出各种方案的期望收益。方案1的期望收益为：[7×100+3×(-20)]×10 - 300=340（万元）方案2的期望收益为：(7×40+3×30) - 140= 230（万元）至于方案3，由于结点④的期望收益465(= 95×7- 200)万元，大于结点⑤的期望收益280(= 40×7)万元，所以销路好时，扩建比不扩建好。方案3（结点③）的期望收益为：(7×40×3+7 X465 +3×30×10) - 140= 5（万元）计算结果表明，在三种方案中，方案3最好在复杂的决策树中还会将利率（货币的时间价值因素）考虑进去，简单建模做出决策树以后计算收益或损失即可。
可以用来分类，也可以预测。要看用它来具体解决什么问题啦。我是做CRM这块儿的，用决策树可以进行客户群体分类/预测。
对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。即通过一系列规则对数据进行分类的过程。顺便问句，是拿去看的还是打成电子稿的啊！o(∩_∩)o 考试顺利啊~~~~
决策树一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
科普中国·科学百科 企业信息管理系统
企业信息系统开发战略
企业信息系统开发战略
管理信息系统（Management Information System，简称MIS）是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备，进行信息的收集、传输、加工、储存、更新、拓展和维护的系统。管理信息由信息的采集、信息的传递、信息的储存、信息的加工、信息的维护和信息的使用六个方面组成。完善的管理信息系统MIS具有以下四个标准：确定的信息需求、信息的可采集与可加工、可以通过程序为管理人员提供信息、可以对信息进行管理。基本功能1．数据处理功能2．计划功能根据现存条件和约束条件，提供各职能部门的计划。如生产计划、财务计划、采购计划等。并按照不同的管理层次提供相应的计划报告。3．控制功能根据各职能部门提供的数据，对计划执行情况进行监督、检查、比较执行与计划的差异、分析差异及产生差异的原因，辅助管理人员及时加以控制。4．预测功能运用现代数学方法、统计方法或模拟方法，根据现有数据预测未来。 辅助决策功能采用相应的数学模型，从大量数据中推导出有关问题的最优解和满意解，辅助管理人员进行决策。以期合理利用资源，获取较大的经济效益。