做正确的事情和把事情做正确

做正确的事情和把事情做正确

做事光努力是不够的,我们还要有效率

为了可以有效率地做事,我们需要做到:

  1. 做正确的事;
  2. 正确地做事;

把事情做正确

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高效的做事的系统方法是:选择/方法/工具

事情的选择可以依据“紧急/重要四象限图”,“紧急、不紧急”作为横轴,“重要、不重要”作为竖轴:

  • 第一象限,是重要并且紧急。
  • 第二象限,是重要但不紧急。
  • 第三象限,是紧急但不重要。
  • 第四象限,不重要也不紧急。

然后把你所有的事情按照轻重、缓急的程度放进这四个象限里。主动戒掉一切“不重要、也不紧急”的事。拒绝大部分“紧急,但不重要”的事,直到让它们少于15%。这样你就可以把65%-80%的时间花在“重要,但不紧急”的事上。并因此,把焦虑之源,“重要,并且紧急”的事情,减少到20%~25%。

但你需要知道什么是“重要但不紧急的事情”,这需要和你的深度思考有关。

所以,选择是高效的第一步。

做事需先设定目标,想清楚自己要的结果是什么,然后再采取行动。

最好可以把大目标拆解成阶段性的小目标,集中精力和资源单点突破,效率会明显提升。

比如掌握一套快速学会新领域和新业务的方法。可以先找到该领域评价最高、系统性最强的10本书,高强度泛读,梳理出核心概念、主要观点、框架逻辑。

再通过精读,修正这些核心概念之间的关联,建立系统模型。

有不清楚的地方,求教业内专家,最后彻底吃透。只有这样,才能在面对新的工作领域和内容时,做到得心应手。

对我们技术工作来说,道理是一样的。

你当前做的事情是否可以让后面的工作量减少。

如果单纯的接受被动安排的工作,很难真正的自我提升,也很容易陷入到重复和机械化的工作中去。

我们需要保持一种持续学习,主动追求,迭代自我的态度,这也是《高效能人士》里面提到的“积极主动”。

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决策树算法介绍:原理与案例实现

决策树算法介绍:原理与案例实现

决策树算法介绍:原理与案例实现 决策树算法介绍:原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法,它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试,每个分支代表该属性测试的一个输出,每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益:表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比:在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量,避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度:在CART(分类与回归树)算法中,使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小,表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则,从根节点开始,递归地为每个节点选择最优的划分属性,并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件(如所有样本属于同一类,

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