什么是决策树
麦肯锡的七个思维方法
麦肯锡的七个思维方法麦肯锡的七个思维方法第一种?分类思维在市场营销中，有一个非常重要的概念，叫Customersegmentation（顾客分层）。
这其实就是分类思想。
由于年龄、收入与性别等因素的不同，人与人之间存在着不一样的生理需求与心理需求。
而需求不一样的消费者组成了不同的细分市场。
针对不同的细分市场，产品会有不同的定位。
所以，分类是精准营销的前提。
同时，分类思想对于个人管理也很有用。
其中有一个核心概念，叫作“人生角色”。
指的是，每个人每时每刻在扮演着多个人生角色，如儿子、父亲、朋友、丈夫、社团领袖、企业高管等等。
为了成为尽职尽责的人，在制定周计划时就需要考虑每个角色的任务，缺一不可。
唯有如此，在生活与工作之间才能取得平衡。
由此可见，分类思想能把复杂混乱的事情梳理出脉络，并逐个击破。
第二种?矩阵思维矩阵思维是分类思维的一个延伸。
学过统计学的都知道，数据类型能分成两种：Categoricalv ariables与quantitativevariables。
后者有一个特点，能够被量化。
当你发现存在两个可量化的关键维度时，不妨分别设成X轴与Y轴。
作为集团战略部门，每天面对的任务有很多，但哪个才是值得我们花时间去解决的呢？这个问题就显得非常迫在眉睫了。
但是不怕，因为有矩阵思维。
首先，我们对每个项目的“可行性”与“商业价值”进行一次评分。
然后，把这两个维度分别设为X轴和Y 轴。
最好，所有项目就会自动地分布在了四个象限之中。
显而易见，你的重点就应该放在第一象限的项目中，尤其是颜色最深的右上方的那个项目，因为它的可行性最高，同时商业价值最大。
除了个人管理，还可以用来做市场分析。
其中，最著名的莫过于波士顿管理咨询的产品矩阵模型了（BCGmatrix）：这不就是一个矩阵思维的体现吗，道理一毛一样的所以，当你发现存在两个可量化的关键指标时，就可以试试做成一个矩阵，说不定你会有意外新发现哦。
第三种?漏斗思维最近，国内很流行一个来自硅谷的名词，叫“增长黑客”。
机器学习课后习题答案(周志华)
第二章模型评估与选择1.数据集包含1000个样本，其中500个正例，500个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估，试估算共有多少种划分方式。
一个组合问题，从500500正反例中分别选出150150正反例用于留出法评估，所以可能取150)2。
法应该是(C5002.数据集包含100个样本，其中正反例各一半，假定学习算法所产生的模型是将新样本预测为训练样本数较多的类别（训练样本数相同时进行随机猜测），试给出用10折交叉验证法和留一法分别对错误率进行评估所得的结果。
10折交叉检验：由于每次训练样本中正反例数目一样，所以讲结果判断为正反例的概率也是一样的，所以错误率的期望是5050%。
留一法：如果留下的是正例，训练样本中反例的数目比正例多一个，所以留出的样本会被判断是反例；同理，留出的是反例，则会被判断成正例，所以错误率是100%。
3.若学习器A的F1值比学习器B高，试析A的BEP值是否也比B高。
4.试述真正例率（TPR）、假正例率（FPR）与查准率（P）、查全率（R）之间的联系。
查全率: 真实正例被预测为正例的比例真正例率: 真实正例被预测为正例的比例显然查全率与真正例率是相等的。
查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例假正例率: 真实反例被预测为正例的比例两者并没有直接的数值关系。
9.试述卡方检验过程。
第三章线性模型2.试证明，对于参数w，对率回归（logistics回归）的目标函数（式1）是非凸的，但其对数似然函数（式2）是凸的。
如果一个多元函数是凸的，那么它的Hessian矩阵是半正定的。
3.编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0α上的结果/icefire_tyh/article/details/520688444.选择两个UCI数据集，比较10折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率。
/icefire_tyh/article/details/520689005.编程实现线性判别分析，并给出西瓜数据集3.0α上的结果。
2023年6月机器学习考试题及答案
2023年6月机器学习考试题及答案考试题目1. 什么是机器研究？2. 请简要说明监督研究和无监督研究的区别。
3. 什么是过拟合？如何避免过拟合？4. 请解释什么是决策树，并列举一些常用的决策树算法。
5. 什么是集成研究？列举两种常见的集成研究方法。
6. 请解释支持向量机（SVM）的工作原理。
7. 什么是深度研究？列举两个常用的深度研究模型。
8. 请简要介绍一下主成分分析（PCA）的原理和应用领域。
9. 什么是聚类分析？请列举一个常用的聚类算法。
10. 请说明机器研究中的特征选择方法。
答案1. 机器研究是一种人工智能的分支，旨在通过使用算法和统计模型，使计算机能够从数据中研究和改进，而无需明确编程。
它涉及让计算机从经验中自动研究，并利用研究到的知识来进行决策和预测。
3. 过拟合指模型在训练集上表现很好，但在新数据上表现较差的现象。
为了避免过拟合，可以采用以下方法：- 使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化，限制模型的复杂度。
- 进行特征选择，排除一些对模型泛化能力影响较大的特征。
4. 决策树是一种基于树结构的分类和回归模型，它代表了对数据进行决策的过程。
常见的决策树算法包括ID3、C4.5和CART。
5. 集成研究是一种使用多个研究器进行组合预测的方法。
常见的集成研究方法包括随机森林和梯度提升树。
6. 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其工作原理是将数据映射到高维空间，在高维空间中找到一个最优超平面来分割不同类别的数据点。
7. 深度研究是一种基于神经网络的机器研究方法，它通过多层次的非线性变换来研究和表示数据。
常见的深度研究模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
8. 主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始数据映射到低维空间，保留数据集中的主要特征。
主成分分析在数据预处理、图像处理和模式识别等领域有广泛的应用。
9. 聚类分析是一种将数据点划分为不同组别或类别的无监督研究方法。
数据挖掘岗面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请简述数据挖掘的基本概念和目的。
2. 请列举数据挖掘的主要应用领域。
3. 请说明数据挖掘的流程和步骤。
4. 请解释什么是数据预处理，其重要性是什么？5. 请列举数据预处理的主要方法。
6. 请解释什么是特征工程，其重要性是什么？7. 请列举特征工程的主要方法。
8. 请解释什么是机器学习，请列举几种常见的机器学习算法。
9. 请解释什么是监督学习、无监督学习和半监督学习。
10. 请解释什么是分类、回归和聚类。
11. 请解释什么是模型评估，请列举几种常见的模型评估指标。
12. 请解释什么是决策树，请列举决策树的分类方法。
13. 请解释什么是随机森林，请列举随机森林的优点。
14. 请解释什么是支持向量机（SVM），请列举SVM的分类方法。
15. 请解释什么是神经网络，请列举神经网络的分类方法。
16. 请解释什么是深度学习，请列举深度学习的应用领域。
17. 请解释什么是K-means算法，请列举K-means算法的优缺点。
18. 请解释什么是层次聚类，请列举层次聚类的分类方法。
19. 请解释什么是关联规则挖掘，请列举关联规则挖掘的算法。
20. 请解释什么是时间序列分析，请列举时间序列分析的方法。
二、编程能力1. 请用Python实现以下功能：（1）读取CSV文件，提取其中指定列的数据；（2）对提取的数据进行排序；（3）将排序后的数据写入新的CSV文件。
2. 请用Python实现以下功能：（1）使用Pandas库对数据集进行数据预处理；（2）使用NumPy库对数据进行特征工程；（3）使用Scikit-learn库对数据进行分类。
3. 请用Python实现以下功能：（1）使用TensorFlow库实现一个简单的神经网络模型；（2）使用PyTorch库实现一个简单的神经网络模型；（3）对模型进行训练和评估。
4. 请用Python实现以下功能：（1）使用Scikit-learn库实现一个SVM分类器；（2）对分类器进行训练和评估；（3）调整SVM分类器的参数，以提高分类效果。
什么是回归分类知识点
什么是回归分类知识点回归和分类是机器学习中常用的两种方法，它们用于对数据进行预测和模式识别。
回归分类是两种不同的技术，但它们也有一些相似之处。
在这篇文章中，我们将详细介绍回归分类的知识点。
回归分类的基本概念：1. 回归分类是一种有监督学习方法，它使用训练集中的已知输入和输出值来建立一个模型。
这个模型可以用于对未知输入值的输出进行预测。
2. 回归分类的目标是找到一个关系函数，它将输入值映射到输出值。
这个函数可以是线性的，也可以是非线性的。
3. 回归分类可以用于预测连续型输出变量，例如房价的预测。
而分类问题则是将输入数据划分为不同的离散类别，例如垃圾邮件过滤器。
回归分类的方法和算法：1. 线性回归：线性回归是回归分类中最基本的方法之一、它建立一个线性模型，找到输入变量和输出变量之间的线性关系。
线性回归可以用于预测连续型输出变量。
2. 逻辑回归：逻辑回归是一种分类算法，它用于将输入数据划分为两个可能的类别。
逻辑回归使用一个逻辑函数来建立输入变量和输出变量之间的关系。
3. 决策树：决策树是一种用于分类和回归的非参数算法。
它根据输入变量的特征来建立一个树形结构，从而预测输出变量的值。
4. K近邻：K近邻算法是一种用于分类和回归的非参数算法。
它通过找到离输入数据点最近的K个训练数据点，并基于这些最近邻点的输出值来预测输出变量的值。
5. SVM：支持向量机是一种用于分类和回归的线性模型。
它在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。
6. 神经网络：神经网络是一种用于分类和回归的非线性模型。
它由多个节点和层组成，每个节点之间通过连接进行信息传递。
7. 集成学习：集成学习将多个分类或回归器结合起来，以获得更准确和鲁棒的预测结果。
常用的集成学习方法包括随机森林和梯度提升。
回归分类的评估指标：1. 均方误差（MSE）：MSE是回归问题中常用的评估指标之一，它表示预测值和实际值之间的平均差的平方。
2. 平均绝对误差（MAE）：MAE是另一个常用的回归评估指标，它表示预测值和实际值之间的平均绝对差。
模型制作面试题目(3篇)
第1篇第一部分：基础知识与理论1. 题目：请简述机器学习中的监督学习、无监督学习和强化学习的区别，并举例说明每种学习类型在实际应用中的例子。
解析：应聘者应能够清晰地区分三种学习类型，并给出具体的例子。
例如，监督学习如线性回归、支持向量机；无监督学习如K-means聚类、主成分分析；强化学习如深度Q网络（DQN）、强化学习算法。
2. 题目：解释什么是过拟合，并描述几种常见的过拟合解决方案。
解析：应聘者应理解过拟合的概念，并能列举至少两种解决方案，如正则化、交叉验证、数据增强等。
3. 题目：什么是特征工程？为什么它在机器学习中如此重要？解析：应聘者应能够定义特征工程，并解释其重要性，如提高模型性能、降低过拟合风险、简化模型等。
4. 题目：简述交叉验证的过程，并说明其在模型评估中的作用。
解析：应聘者应描述交叉验证的步骤，包括训练集和验证集的划分，以及如何通过交叉验证来评估模型性能。
5. 题目：什么是正则化？它如何帮助减少过拟合？解析：应聘者应理解正则化的概念，包括L1和L2正则化，并解释它们如何帮助模型避免过拟合。
第二部分：模型选择与构建6. 题目：请列举三种常见的回归模型，并简要描述它们的优缺点。
解析：应聘者应能够列举线性回归、决策树回归、随机森林回归等，并对其优缺点进行简要分析。
7. 题目：解释什么是神经网络，并描述其基本组成部分。
解析：应聘者应能够定义神经网络，并描述其核心组成部分，如输入层、隐藏层和输出层。
8. 题目：简述卷积神经网络（CNN）在图像处理中的优势。
解析：应聘者应理解CNN在图像识别、图像分类、目标检测等任务中的优势，如局部感知、平移不变性等。
9. 题目：请描述LSTM和GRU在处理序列数据时的作用。
解析：应聘者应理解LSTM和GRU在处理如时间序列数据、自然语言处理等序列数据时的作用，以及它们如何捕获时间依赖性。
10. 题目：解释什么是迁移学习，并举例说明其在实际应用中的场景。
什么是回归分类知识点
什么是回归分类知识点回归分类是机器学习中的一个重要概念，它是指根据已有样本数据的特征，将新的样本数据分为不同的类别。
在本文中，将介绍回归分类的基本概念、常用算法和应用场景。
一、回归分类的基本概念回归分类是一种监督学习方法，它通过学习样本数据的特征和类别之间的关系，建立一个模型，用于将新的样本数据分类到不同的类别中。
回归分类的目标是找到一个函数或模型，将特征与类别之间的关系建立起来，并根据这个关系对新的样本进行分类。
回归分类中的关键概念包括特征、样本和类别。
特征是用来描述样本的属性或特性，可以是数值、文本、图像等。
样本是指具体的数据点，它由多个特征组成。
类别是样本所属的类别或标签，可以是离散的、有序的或连续的。
二、回归分类的常用算法1. 线性回归：线性回归是回归分类中最简单的算法之一。
它基于线性关系建立模型，通过最小化误差平方和来拟合数据。
线性回归适用于特征和类别之间存在线性关系的情况。
2. 逻辑回归：逻辑回归是回归分类中常用的算法之一。
它通过逻辑函数将特征和类别之间的关系建立起来，并使用最大似然估计法来拟合数据。
逻辑回归适用于二分类问题。
3. 决策树：决策树是一种基于树结构的分类算法。
它通过对特征进行划分，将样本数据分到不同的类别中。
决策树适用于特征之间存在非线性关系的情况。
4. 支持向量机：支持向量机是一种二分类算法，它通过构建一个最优超平面来划分不同类别的样本。
支持向量机适用于特征维度较高的情况。
5. 随机森林：随机森林是一种集成学习算法，它通过组合多个决策树来进行分类。
随机森林适用于处理高维数据和大规模数据集的问题。
三、回归分类的应用场景回归分类广泛应用于各个领域，包括金融、医疗、电商等。
以下是一些常见的应用场景：1. 信用评估：通过分析个人的信用历史、收入水平等特征，将个人分为高风险和低风险两类，用于信用评估和风险控制。
2. 疾病诊断：通过分析病人的临床数据、检查结果等特征，将病人分为患有某种疾病和健康两类，用于疾病的早期诊断和预测。
随机森林模型是干什么的
随机森林模型是干什么的一、定义决策树+bagging=随机森林，随机森林是一种比较新的机器学习模型(非线性基于树的模型)集成学习方法。
上世纪八十年代Breiman等人发明分类树算法，通过反复二分数据进行分类或回归，计算量大大降低，2001年Breiman把分类树组合成随机森林，即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树结果。
随机森林在运算量没有显著提高前提下提高了预测精度，随机森林对多元共线性不敏感，结果对缺失数据和非平衡数据比较稳健，可以很好地预测多达几千个解释变量的作用，被誉为当前最好算法之一随机森林是集群分类模型中的一种，随机森林是用随机的方式建立一个森林，森林由很多的决策树组成，且每一棵决策树之间是没有关联的。
得到随机森林模型后，当新样本进入时随机森林中的每一棵决策树分别进行判断，bagging 集合策略比较简单，对于分类问题通常使用投票法，得到最多票数类别或者类别之一为最终模型输出。
对于回归通常使用简单平均法，T个弱学习器得到的回归结果进行算术平均即最终模型输出，随机森林使用CART决策树作为弱学习器。
二、优缺点1.优点：a.在数据集上表现良好，两个随机性的引入使随机森林不容易陷入过拟合。
b.在当前很多数据集上，相对其他算法有很大优势，两个随机性的引入使得随机森林具有很好的抗噪声能力。
c.能处理高维度(feature很多)数据，且不用做特征选择，对数据集适应能力强：既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化。
d.可生成一个Proximities=pij矩阵，用于度量样本间相似性：pij=aij/N,aij表示样本i和j出现在随机森林中同一个叶结点的次数，N随机森林树的颗数。
e.创建随机森林时，对generlization error使用的是无偏估计。
f.训练速度快，可得到变量重要性排序。
g.在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响。
分类算法 结果 概率
分类算法结果概率常见分类算法的结果及概率解析。
一、什么是分类算法呀。
分类算法呢，简单来说，就是一种能把东西按照一定规则分成不同类别的方法。
就好比我们去超市买水果，售货员会把苹果、橙子、香蕉等分别放在不同的区域，这其实就是一种分类。
在计算机领域，分类算法可以帮助我们处理各种各样的数据，让它们各归其类。
比如说，把邮件分为垃圾邮件和正常邮件，把图片分为风景、人物、动物等不同类别。
二、常见的分类算法有哪些呢。
（一）决策树算法。
决策树算法就像是我们做选择题一样。
比如说，我们要判断一个水果是苹果还是橙子。
首先看它的形状，如果是圆形的，那就再看看它的颜色，要是红色的，很可能就是苹果啦；要是橙色的，那就可能是橙子。
这就是根据不同的条件一步步做出决策，最后确定类别。
决策树算法得到的结果就是把数据分到不同的类别中，而且每个类别都有一定的概率。
比如说，根据历史数据，形状是圆形、颜色是红色的水果有80%的可能是苹果，20%的可能是其他类似的水果。
（二）朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法呢，是根据一些已经知道的情况来推测新的数据属于哪个类别。
比如说，我们知道在某个地区，下雨天出门带伞的人很多。
那么当我们看到一个人在下雨天出门，就可以推测他很可能带了伞。
在实际应用中，比如判断一封邮件是不是垃圾邮件。
如果邮件里出现了很多像“中奖”“免费”这样的词，根据以往的经验，这封邮件是垃圾邮件的概率就会比较高。
通过计算各种条件下的概率，朴素贝叶斯算法就能得出一个结果，告诉我们这封邮件是垃圾邮件的概率是多少。
（三）支持向量机算法。
支持向量机算法就像是在不同类别的数据之间画一条线，把它们分开。
比如说，我们要把猫和狗的图片分开，支持向量机算法就会找到一种最好的划分方式，让猫的图片在一边，狗的图片在另一边。
这个算法得到的结果就是把数据清晰地分成不同的类别，而且它也能给出每个数据点属于某个类别的概率。
比如说，一张图片有90%的概率是猫的图片，10%的概率是狗的图片。
dt决策树目标函数 -回复
dt决策树目标函数-回复决策树目标函数（DT）是一种监督学习算法，常用于分类和回归问题。
它通过构建一棵树状结构来对数据进行划分和预测。
本文将一步一步回答关于决策树目标函数的问题。
1. 什么是决策树目标函数？决策树目标函数是指决策树的优化目标。
在构建决策树的过程中，我们需要选择最优的划分点和划分规则，以使得生成的决策树能够最好地拟合训练数据并具备良好的泛化能力。
2. 决策树的目标函数是什么？决策树的目标函数通常是衡量拟合程度和复杂度的综合指标。
常见的决策树目标函数包括基尼指数、信息增益和方差。
3. 什么是基尼指数？基尼指数是衡量数据集纯度的指标。
对于一个具有K个类别的分类问题，基尼指数定义为：Gini(p) = 1 - Σ((pi)^2)其中，pi表示第i个类别在数据集中出现的概率。
基尼指数越小，说明数据集的纯度越高。
4. 如何使用基尼指数进行划分？在构建决策树时，我们通过计算每个特征的基尼指数来选择最优的划分点和划分规则。
将数据集按照某个特征的取值划分为多个子集，然后计算每个子集的基尼指数。
最优划分点是使得子集基尼指数的加权平均最小的点。
5. 什么是信息增益？信息增益是另一种用于衡量数据集纯度的指标。
对于一个具有K个类别的分类问题，信息增益定义为：IG(D, A) = H(D) - Σ( Dv / D ) * H(Dv)其中，D表示原始数据集，A表示某个特征，H(D)表示数据集的熵，Dv表示在特征A的取值为v时的子集，H(Dv)表示子集的熵。
6. 如何使用信息增益进行划分？和基尼指数类似，我们可以通过计算每个特征的信息增益来选择最优的划分点和划分规则。
将数据集按照某个特征的取值划分为多个子集，然后计算每个子集的信息增益。
最优划分点是使得子集信息增益最大的点。
7. 什么是方差？方差是衡量数据集离散程度的指标。
对于一个回归问题，方差定义为：Var(D) = 1/ D * Σ((xi - μ)^2)其中，xi表示数据集中第i个样本的真实值，μ表示数据集的均值。
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什么是决策树？
决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。
其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。
决策树的结构
如图9-2所示。
图中的方块代表决策节点，从它引出的分枝叫方案分枝。
每条分枝代表一个方案，分枝数就是可能的相当方案数。
圆圈代表方案的节点，从它引出的概率分枝，每条概率分枝上标明了自然状态及其发生的概率。
概率分枝数反映了该方案面对的可能的状态数。
末端的三角形叫结果点，注有各方案在相应状态下的结果值。
图9-2 决策树的结构
决策树的主要步骤
决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则，如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。
决策树构造可以分两步进行：
第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。
一般情况下，训练样本数据集是据实际需要有历史的、有一定综合程度的、用于数据分析处理的数据集；
第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修正的过程。
主要是用新的样本数据集作为测试数据集中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预测准确性的分枝剪除。
(1)树以代表训练样本的单个结点开始。
(2)如果样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记。
(3)否则，算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点。
(4)根据当前决策结点属性取值的不同，将训练样本数据集划分为若干子集。
每个取值形成一个分枝，有几个取值形成几个分枝。
(5)针对上一步得到的一个子集，重复进行先前步骤，阶梯形成每个划分样本上的决策树。
每当某个属性出现在结点上的时候，在该结点上就不需要做后续考虑了。
(6)阶梯划分步骤仅当下列条件之一发生时停止：
①给定结点的所有样本属于同一类。
②当剩余属性无法可以用做进一步划分样本。
此时需要使用多数表决，把给定的结点转换成树叶，并以样本中元组个数最多的类别作为类别标记，同时也可以存放该结点样本的类别分布。
③如果某一分枝test-attribute＝a*没有样本，则以样本的多数类创建一个树叶。