1、機落學習與敷據挖掘復習 ；l人x； 人h" M <IM Oft<HV9M0<1U<VUM >1IA-«MXAXX 良卜*»whbh Maarta，、Met mmtw#*,I ue MKS) IMU BM aCBAM1. i(IL«&& It片 wefMtava «M W A w >!tih u«n*aft«atfA>尺0 ! IrdUMABMlIVAtA*. MM9Hd、MS啟倦4*'»«!«*T" 4勺QJUIf 二

2、"AHLSi» »mK.AaiE«» wetm«u Akrx . i«e JbiMw .ui niaM“ u»ft-4* -«wmRiMri annoe m ««Mi. rvui««a«««i«v Ma«MvmA«M> AAM. "H-代刊f o x疑.rowati. MjorMh*E eHwtihHB ”. 3tKt»« “« tn mwtsbf . F-t*

3、 vutaaMM.> 你 * a«wqa*5Hifim “fh « -!< N-« d4F， t»Mna«<ia«MatMra« ！Kirytf >t«rs ，共冃 <naa.« 口. > zme “，Rei<yw$iim>bn> eAvaanra. ha丄t«fM*»« ti«w raxr m，卜撫YMta.nitTMkwwxm旣zm >«n««> SW,H “ MUH

4、e txt mt wm a. e? vr* 欽人 antewiMto MAi ，/ ».»«« ft «»>.H 住 «r.naMK>UAa PJC4尺，*:m« n k "，. fMI WtMn貝或!4 lt"r”fFQIC V !<,*-* <« yr mA*.*g|mat < - uuM.M<7-.n、M 、!*">.Cf e « ，?+ niiwr.w# BM. *«<- 從Gu awwtifiraa

5、i aaa.m 僞 一 H W “ MR ft.A MUMMUBIUCftmM NM*Na*M«Am<-ii nmtin«vvn<m m>i0«<a «»»<« t urnan <«iMtanttUN*a vftMm *"算ynuti*t 、Asm a>*<nM *«*E9 0C g一£：23m !<2口atd Afin. NH ' MBttH” If !« t>n»r<a«4

6、71;vM MoaHann H 舄IS IttV f!6f R tt*4* "e RaMRWift.nmvMa. BMe«>iAft Mtt MMf«<UIUI ««r«Mae、 *、，、7«l r»'" r>h.nan« mh 冃aawitwitx*«h MUtH M bftMK#”BL1 «a，人t*. 4fl wrevi幅M I.a«. nlticr,EAnHr 航9條/ MMHI饑r Kft«MT<rraiHi n*

7、4 i wqj y*>r«M J"N Al g te« IMM "!« sm 訊 汽， t ftu. “.，、貳貝，/劍 «« fftxiv fnwrfri-l-mit H/|n' 五 WftH»1 “ tawvawmfiB.a cw4ra«» r<i- «»；»M食t>N «WR<KBMR<1«V>1«0 4MHK N /.MAIVBVM«0 1個供sr»g .4 irt

8、ine “»IN/10 Wo>Z、，|W"*M . ,幫. H«t HWZWXltlZW *«ar wiv. ".K M9VMM#M 1<弊»«<丄出w i»>«dl 巧 SRM»««vrR»f MIS «,GB«MN»AM«9M、匚'-1_ ' J«». *-叫 O Au-. ，軋-栄Q M* SStUL a.殲 <y ttf-M«uRt*ne

9、87;t t < 1*e»4 。4仃：八Atr .-、R«>4atl<9,匕滋 Mattjr<Mon«i乂" “I蟲冷auRwtvacv *ti人I GtMJVRMMTH 、iw RBO 住處 Q»Wt >Ml、Y力 VMRAMMMUI IHtBM-A- «x«Mtw>a«食«u Aq«ee rr./>I»nn«t鼻 « tn w/>>itm »« F3 »/()q人4UJIMIIA

10、lfffmn V A» AVU 小md «« HBefttmoaaw va«n4 wewR MB.f «.'Jl, <BNLkMMA.*C T-f W. *K1H.lltetf V.«RW rem. 4XMO mct-RMMt»r t««Mt«»<"f «1'殲"0S.丿« I,= ntft2Mna<xf.A«»cni«iflrr>« 匚timwanaB 子實林習1

11、aKMO*9.4f冃 “ IBSBPrvfUL0 4*»«rt«UMaiTlftt. rf V«IOL|唱41 »V4m«VRa«M.fttWTRf AnRMHUMiB MaWtrWMe'rftXMiVWeAaNMr* 1 »NiaaagefMaa n. WJ til AS4Ml：o *« M«9MA lie*km口fcftA會殲 ； y . “SB* »"»<jwr)HN<H WBMM m«4««；4 "

12、 .敘、1t.«»1flilRw< oiutRitMcviaowBKiincii.M 七I » G>lVWe. SVtWHAS再柯沁i oa««e««ftm. MN«R ! M* ka ia« M. *匸1»Cfi»x»v 、!»i %CCUJMO(r) - ' K' I A1I 、，'*“*«” KK ”z1 .mM mc »fR. /» imeima »irv4A UV電他MA見M Q侖

13、KSW穴m «fanraiv"x、in«« ra Ma介“WJl£«utu«RII A UbH-U»M WX 0 smb rr««a W<KW "MM 瓠1M 4»駅A< fVVRM.【 *( >11 人<O t FM a»K«4I«Au 頁W t«R. r«Hea食J RWKM4«4f«t3AR nBRA«e K««l» tf憫“ifar&#

14、171;<A<A.B .»t<t 6-xKit穴 t«n«ahzik434i，iv * fit »<>.Tt RMft m ram«»«<&代、a ''v »etanRM ， aMBitnvM !<，a *B ” tilt力<->L2- tK«' "i丄- :4*DM44BfM QMnBf- «*! 2卜 歐M43 tMfHfR Cfr* mtr?殲口靜MM- y土4 >«> n

15、a.M Mi *9*p>4 W" flRM.Ttt"“ < Mina« “寸0RHIf»Vtte4«an manBMAaitfMLaJ 4««M電M "，MM *3hM人9 !% «b MR *«VW» ” T< .'H類器進行投票。他適用于不穩定的學習過程，即數據集的一個小變動會產生大 的差別，例如 決策樹、多層感知器。 6. Boosting 方法：它能提高弱分類器的性 能。它是帶權值的抽樣，改變數據對象的權值，分 類好的數據給與小權值， 分類 不好的數據

16、給與大權值， 最終集成分類結果用加權投票的方法。 7. 一些經驗： a 如果分類器不穩定用 bagging。 b 如果分類器穩定且簡單用 boosting。 c 如果分類 器穩定且復雜用隨機注入。 d 如果數據有很多類，但是分類器只能處理兩個類時， 用錯誤糾正編碼。 8. 為什么集成學習有效： a 從統計學角度來說當假設空間很大 時， 有可能有一些假設有著相同的精度， 單一的 學習器只能找出他們中的一個假 設。 然而集成多個假設就有可能找到最可能的假設。 b 從計算角度來講， 很多單 一學習算法都只能找到一個局部最優假設， 當數據集很大 時，可能很難找到一個 最優假設，集成學習可以從多個起始點

17、去局部逼近，這樣就 有可能得到一個全局 最優的假設。 c 從表示角度來說， 很多情況下最好的假設并不存在于假設空間 中， 當用集成方法對 多個假設空間加權集成時就有可能突破假設空間找到最符合 的假設。 第十一章 聚類分析 1. 什么叫聚類分析：從給定對象中找出一些簇，使在 同一簇中的對象要相似，類與類之間 的對象要不相似。我們希望類內部越緊越 好，類之間界限要越明顯越好。 2. 聚類的三類方法和其代表算法思想： a 分層聚 類： 簇之間是一個嵌套的形式， 沒有必要定義有多少個類， 需要幾個都可以。 且 他可以定義多個含義，具體含義和問題有關。 兩種方法：聚合方法：每個數據點 都看為一個類，兩兩

18、合并直到合并為一個類。 分裂方法： 將所有的對象看做一個 簇， 分類直到每個類里包含一個點時 停下。 此方法一旦將兩個簇合并后就不能再 更改， 它也沒有定義一個明確的目標函數， 即 不是全局最優化；每種方法都有各 種缺點。 b 分區聚類：一個數據對象只屬于一個簇。 K-means： 1. 隨機選擇 k 個點 作為初始中心點。 2. 計算每個點到不同中心點的距離，將點劃分到幾個簇里。 3. 重新計算每個簇的中心點。 4. 重復簇的劃分直到簇的分布基本不變時停止。 c 基 于密度的聚類：對類的定義不同，他認為類是由一些密集的點組成，這些密集的 點被一些稀疏的點分開。 DBSCAN ：認為類是基于密度的，它認為一個簇是由密 度連接的點組成的最大的集 合。 3. 層次局類中計算距離的方法： a 兩簇之間的最 近距離：可以劃分大小不同的類；對噪聲和例外點敏感。 b 兩簇之間的最遠距離： 對噪聲和例外點不是那么敏感單不易劃分大小相差很大的類。 c 組內平均距離：對 噪聲不是很敏感但是偏愛球形類。 d 中心點之間的距離。 11 / 13null置信度閾值。置信度具有后件反彈調性，前提是他們都是從同一頻繁項集中生 成