决策树（Decision tree）是一种基本的分类与回归方法，是一种非参数的有监督学习方法。...决策树是一种树状结构，它的每一个叶子结点对应着一个分类，非叶子结点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值降气划分成若干个子集。...不能直接处理连续型变量，若要使用ID3，则首先需要对连续变量进行离散化。 对缺失值较为敏感，使用ID3之前需要提前对缺失值进行处理。...IV值分子 为 子集的样本个数， 即某子节点的样本总数占父节点总样本数的比例。这其实就是我们加权求和时的"权重"。...选取相邻的两个数的中间数作为切分数据集的备选点，若一个连续变量有 个值，则在C4.5的处理过程中将产生 个备选切分点，并且每个切分点都代表着一种二叉树的切分方案。 ?
定义1：概率电路C是一种通过因式分解和混合紧凑地编码概率分布的计算图。它由三种类型的节点组成 - 求和、乘积和叶子分布。...直观地说，对于一组变量，随机区域图可以被视为一种根据节点递归和随机划分相关变量的有向无环图。...他们将PC的求和节点权重划分为多个部分，为每个部分学习了一个较低维度的嵌入，并使用小型神经网络将嵌入映射到PC的参数。这可以看作是一种软权重共享机制，其中多个参数由单个神经网络生成。...因此，他们建议通过对可计算的PC进行连续混合来将VAEs与PCs合并。他们的方法可以直观地理解为用PC替换VAE的解码器。...当在此上下文中使用表现力PC时，它带来的力量在于可以精确高效地计算许多感兴趣的信息论量，以及通过边缘化对相关特征子集进行推理。
集成学习法由训练数据构建一组基学习器，然后通过对每个基学习器的预测进行投票来产生最终预测。...(2) 熵（Entropy）：计算划分前后数据集的熵，对比信息增益的大小来确定哪一种特征是最有效的划分。 (3) 错误率（Error）：信息增益率。...，计算划分后的所有子树熵，并求和。...由多个决策树构成的森林，算法分类结果由这些决策树投票得到，决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程，行方向上构建决策树时采用放回抽样得到训练数据，列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集（...传统决策树在选择划分属性时是在当前结点的属性集合中选择一个最优属性；而在RF中，对基决策树的每个结点，是从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最优属性进行划分。
本题中，B和C由多个输入值构成，并且需要对每个（或者每组）输入值分别处理，按规则可以划分为n个有效等价类（每个或者每组值确定一个有效等价类）和一个无效等价类（所有不允许输入值的集合）。...对输入不同情况，可以采用等价类划分或边界值分析法等设计测试输入。 等价类划分法是把所有可能的输入数据，即程序的输入域划分为若干部分（子集），然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。...这样，对于表征该类的数据输入将能代表整个子集合的输入。边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。...首先依据第1条设计说明，采集值正常范围为[-3.0，3.0]V，将输入范围进行等价类划分，划分为无效等价类（超出正常范围）和有效等价类（正常范围），同时在有效等价类中，还存在“任意两通道间差值不大于0.5V...三余度采集值的具体处理算法对三次采集值均为有效值且相邻值的差形成等差数列的情况未进行处理。 软件设计人员在设计过程中容易忽略一些特殊情况的处理，而这些特殊情况往往会造成软件运行过程中的严重错误。
二值特征主要是0/1特征，即特征只取两种值：0或者1，例如用户id特征：目前的id是否是某个特定的id，词向量特征：某个特定的词是否在文章中出现等等。...连续值处理为二值特征方法：先将连续值离散化（后面会介绍如何离散化)，再将离散化后的特征切分为N个二元特征，每个特征代表是否在这个区间内。...离散化 在上面介绍过连续值的取值空间可能是无穷的，为了便于表示和在模型中处理，需要对连续值特征进行离散化处理。常用的离散化方法包括等值划分和等量划分。...特征选择－有效性分析 对特征的有效性进行分析，得到各个特征的特征权重，根据是否与模型有关可以分为1.与模型相关特征权重，使用所有的特征数据训练出来模型，看在模型中各个特征的权重，由于需要训练出模型，模型相关的权重与此次学习所用的模型比较相关...对于重要的特征进行监控与有效性分析，了解模型所用的特征是否存在问题，当某个特别重要的特征出问题时，需要做好备案，防止灾难性结果。需要建立特征有效性的长效监控机制。
二值特征主要是0/1特征，即特征只取两种值：0或者1，例如用户id特征：目前的id是否是某个特定的id，词向量特征：某个特定的词是否在文章中出现等等。...连续值处理为二值特征方法：先将连续值离散化（后面会介绍如何离散化)，再将离散化后的特征切分为N个二元特征，每个特征代表是否在这个区间内。...离散化 在上面介绍过连续值的取值空间可能是无穷的，为了便于表示和在模型中处理，需要对连续值特征进行离散化处理。常用的离散化方法包括等值划分和等量划分。...特征选择－有效性分析 对特征的有效性进行分析，得到各个特征的特征权重，根据是否与模型有关可以分为： 与模型相关特征权重，使用所有的特征数据训练出来模型，看在模型中各个特征的权重，由于需要训练出模型，模型相关的权重与此次学习所用的模型比较相关...需要建立特征有效性的长效监控机制 我们对关键特征进行了监控，下面特征监控界面的一个截图。
对连续型数据，有时候太多的精度，可能只是噪声，可在保留重要信息的前提下，对特征进行截断。或者对长尾数据进行对数转换，然后再截断。 二值化。...对于高基数类别变量，一种有效方式则是基于目标变量对类别特征进行编码，即有监督的编码方法，其适用于分类和回归问题。...这种组合方式也可以看作是利用数值特征对类别特征进行编码，与前面提到的基于目标变量对类别变量进行编码的方法不同的是，这里不需要划分训练集进行计算。...构建一个由文档或短语组成的矩阵。矩阵的每一行为文档，可以理解为对产品的描述，每一列为单词。通常，文档的个数与样本个数一致。...两个字符串由一个转为另一个需要的编辑次数。 隐形语义分析。从高维转换到低维语义空间，采用将文档或词矩阵进行奇异值分解（SVD）。 word2vec。最常用的一种单词嵌入。
对每个子集，重复上述步骤，继续选择最佳的特征并划分数据，直到满足某个终止条件，例如数据集已完全划分，或数据集中的样本属于同一类别。...在构建每棵决策树时，RF通过随机抽样和随机特征选择，能够有效降低特定样本或特征对模型的影响。 3....- CatBoost： 使用基于对称树遍历算法和特征统计方法来进行树的学习。 2. 处理缺失值： - xgboost：将缺失值视为一种特殊的取值，将缺失值分为两个方向分支处理。...是否有了解过改进的模型，举例说明？ k-means算法有以下几个优点： 1. 简单而高效：k-means算法是一种简单而高效的聚类算法，易于实现和理解，适用于大规模数据集。 2....选择合适的降维方法和合适的维度可以根据具体问题的需求和数据特点来确定，以达到合理地减少数据维度、提取有效信息的目标。 如何理解维度灾难？
而使用二元切分法则易于对树构造过程进行调整以处理连续型特征。具体的处理方法是: 如果特征值大于给定值就走左子树，否则就走右子树。...对 CART 稍作修改就可以处理回归问题。第 3 章中使用香农熵来度量集合的无组织程度。如果选用其他方法来代替香农熵，就可以使用树构建算法来完成回归。...前面用于回归树的误差计算方法这里不能再用。稍加变化，对于给定的数据集，应该先用模型来对它进行拟合，然后计算真实的目标值与模型预测值间的差值。最后将这些差值的平方求和就得到了所需的误差。..., inData, modelEval=regTreeEval): """ Desc: 对特定模型的树进行预测，可以是 回归树 也可以是 模型树 Args:...对这些复杂的关系建模，一种可行的方式是使用树来对预测值分段，包括分段常数或分段直线。一般采用树结构来对这种数据建模。
α测试：由有代表性的最终用户在开发者的场所进行测试，在受控的环境下进行。用户在开发环境下测试软件。 β测试：用户在实际使用环境下进行测试，这是软件在不被开发者控制的环境下的真实应用。...常用的黑盒测试技术包括等价类划分、边界值分析、错误推测和因果图等。 白盒测试也被称为结构测试，根据程序的内部结构和逻辑来设计测试用例，对程序的路径和过程进行测试，以检查是否满足设计需求。...常用的黑盒测试技术有等价类划分、边界值分析、错误推测和因果图 5.1 等价类划分 ☀️5.1.1 等价类划分规则 等价类划分是一种测试设计技术，主要用于确定测试用例。...通过这种方式，我们可以有效地覆盖输入域，同时最大限度地减少重复测试的数量。 ☀️5.1.2 等价类划分情况 等价类划分有两种不同的情况：有效等价类和无效等价类。...在进行等价类划分时，需要考虑以下因素： 有效等价类的划分：将输入域划分为可以产生相同结果的等价类，通常选择一些常见的典型输入，覆盖主要的功能需求。
测试执行一般由单元测试、组合测试、集成测试、系统联调及回归测试等步骤组成，测试人员应本着科学负责的态度，一步一个脚印地进行测试。...1.等价类划分法 顾名思义，等价类划分，就是将测试的范围划分成几个互不相交的子集，他们的并集是全集，从每个子集选出若干个有代表性的值作为测试用例。...一个文本框要求输入6位数字密码，且对每个账户每次只允许出现三次输入错误，对此文本框进行测试设计的等价区间有哪些？.../取消 ] 4.连续错误输入三次以上 [查看连续错误输入后的提示信息及结果] 5.其他[是否支持剪贴板操作，例如：复制/剪切/粘贴] 07....关注点：how much和how fast 负载测试（Load Test）：负载测试是一种性能测试，指数据在超负荷环境中运行，程序是否能够承担。
造成这种情况的实际原因有很多，这个现象有时很难避免。我们可以用年龄的均值来填补这些缺失值。 我们之前制作的几张表所针对的变量都是分类变量，即变量中仅包含特定的几个值。...现在我们分析的是一个连续变量，由于每个年龄对应的乘客只有一两个，因此不能为它制作比率表。因此，让我们创建一个新变量“Child”，来代表乘客是否低于18岁。...参数data说明公式中的变量存在于哪个数据框中。最后一个参数说明需要在拆分子集后的数据上应用什么函数。上方的命令根据性别和年龄划分了不同的子集，并在每个子集上应用了求和函数。...现在我们有了每个子集中的乘客总数，我们想知道每个子集的存活比例，说实话，这有些困难。我们需要创建一个函数，将子集向量作为输入，并对它应用sum函数和length函数，然后运用除法求出存活比例。...分类变量的值最好不要超过三个，票价又是一个连续变量，我们需要将它离散成能够列表的分类变量。
4)测试执行执行测试开发阶段建立的自动测试过程，并对所发现的缺陷进行跟踪管理，测试执行一般由单元测试、组合测试、集成测试、系统联调及回归测试等步骤组成，测试人员应本着科学负责的态度，一步一个脚印地进行测试...一个缺陷测试报告的组成 （1）测试软件项目名称,每个要测试软件项目都有唯一的名称，有的公司对项目还有特定的编号。...等价类划分 划分等价类: 等价类是指某个输入域的子集合.在该子集合中,各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的.并合理地假定:测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试.因此,可以把全部输入数据合理划分为若干等价类...汽油等 易用性：杯子是否烫手、是否有防滑措施、是否方便饮用 用户文档：使用手册是否对杯子的用法、限制、使用条件等有详细描述 疲劳测试：将杯子盛上水（案例一）放24小时检查泄漏时间和情况； 盛上汽油...其中应用到：场景法、等价类划分法、因果图法、错误推测法、边界值法等方法 期望输出： 该期望输出需查阅国标、行标以及使用用户的需求 说明书测试: 检查说明书书写准确性 给大家提三个产品:1
同类物品相似度归一化 1.k=8,n=10,不进行归一化： 1.k=8,n=10,进行归一化： 可以看出加入归一化后所有指标都提升了，尤其是覆盖率提升了很多，说明同类物品归一化是有效的。...基本思路和 CART 一样，对特征值排序后遍历划分点，将其中最优的分裂收益作为该特征的分裂收益，选取具有最优分裂收益的特征作为当前节点的划分特征，按其最优划分点进行二叉划分，得到左右子树。...近似算法 XGBoost 还提供了上述贪心准则的近似版本，简言之，将特征分位数作为划分候选点。这样将划分候选点集合由全样本间的遍历缩减到了几个分位数之间的遍历。...具体而言，特征分位数的选取有 global 和 local 两种可选策略：global 在全体样本上的特征值中选取，在根节点分裂之前进行一次即可；local 则是在待分裂节点包含的样本特征值上选取，每个节点分裂前都要进行...分裂节点依然通过遍历得到，NA 的方向有两种情况，在此基础上对非缺失值进行切分遍历。或者可以理解 NA 被分到一个固定方向，非缺失值在升序和降序两种情况下进行切分遍历。
在该子集合中，各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的。测试某等价类的代表值就等价于对这一类其他值的测试。...把所有可能的输入数据划分成若干部分（子集），然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。 它是一种典型的、常用的黑盒测试方法。...二、边界值分析法 1、定义： 边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充，这种情况下，其测试用例来自等价类的边界。...常见的内部边界值条件有下面两种： 1）数值的边界值 2）字符的边界值 在实际的测试用例中，需要将基本的软件设计要求和程序定义的要求结合起来，即结合基本边界值条件和内部边界值条件来设计有效的测试用例...前面我们讲到的等价类划分，边界值分析这些方法都只是单个的输入测试，并没有什么逻辑和组合关系，但是我们的程序又是多种多样的复杂关系，所以我们需要一种方法来适用多种组合。
但我们求熵是为了决定采用哪一个维度进行切分，因此有一个新的概念条件熵： ? 这里我们认为 Y 就是用某个维度进行切分，那么 y 就是切成的某个子集合于是 H(X|Y=y) 就是这个子集的熵。...对与连续值的特征无法进行划分； ID3算法无法处理有缺失值的数据； ID3算法没有考虑过拟合的问题，而在决策树中，过拟合是很容易发生的； ID3算法采用贪心算法，每次划分都是考虑局部最优化，而局部最优化并不是全局最优化...能够完成对联系属性的离散化处理。 能够对不完整数据进行处理。 以信息增益作为准则来进行划分属性有什么缺点？...集成学习就是使用一系列学习器进行学习，并将各个学习方法通过某种特定的规则进行整合，以获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。集成学习通过建立几个模型，并将它们组合来解决单一预测问题。...看该节点划分前和划分后，精度是否有提高，如果划分后精度没有提高，则剪掉此子树，将其替换为叶子节点。
独热编码便即One-Hot编码，又称一位有效编码，是处理类型数据较好的方法，主要是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候都只有一个编码位有效。 ...（三）离散化 离散化是指将连续型特征（数值型）变换成离散型特征（类别型）的过程，需要在数据的取值范围内设定若干个离散的划分点，将取值范围划分为一系列区间，最后用不同的符号或标签代表落在每个子区间。...当满足停止准则时输出当前的最优候选子集作为最优子集进行结果验证，验证选取的最优特征子集的有效性。不满足停止准则时则继续生成新的候选子集进行评估。 ...在特征选择过程中，每一个生成的候选特征子集都需要按照一定的评价准则进行评估。根据评价准则是否独立于学习算法对特征选择方法进行分类，可大致分为3大类：过滤式选择、包裹式选择和嵌入式选择。...递归消除特征法使用一个机器学习模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的对应的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练，直到特征个数达到预设的值，停止训练，输出当前的特征子集。
，按箱中值平滑，按箱的边界值平滑 B．聚类：检测并且去除孤立点 C．计算机和人工检查结合：计算机检测可疑数据，然后对他们进行人工判断 D．回归：通过让数据适应回归函数来平滑数据，对连续的数字型数据较好...方法主要有：有参方法（使用一个参数模型来估计数据，最后只要存储参数即可，有线性回归方法，多元回归，对数线性模型（近似离散的多维数据概率分布））和 无参方法（直方图（将某属性的数据划分为不相交的子集或桶，...主要应用于以下三类数据：名称型（无序集合中的值），序数（有序集合中的值），连续值（实数）。 使用连续属性的范围的划分，使用某一范围的值来代替某一段的值。...离散化可以有效的规约数据（基于判定树的分类挖掘）。离散化是通过将属性域划分为区间，减少给定连续属性值的个数，区间的标号可以代替实际的数据值。 概念分层是通过使用高层的概念来替代底层的属性值。...自然划分的3-4-5规则：如果一个区间最高有效位上包含3,6,7或9个不同的值就将该区间划分为3个等宽子区间； 如果一个区间最高有效位上包含2，4或8个不同的值，就将该区间划分为4个等宽的子区间； 如果一个区间最高有效位上包含
连续值和缺失值的处理，对于连续属性a，将a在D上出现的不同的取值进行排序，基于划分点t将D分为两个子集。一般对每一个连续的两个取值的中点作为划分点，然后根据信息增益选择最大的。...与离散属性不同，若当前节点划分属性为连续属性，该属性还可以作为其后代的划分属性。 (5) SVM、LR、决策树的对比？...注意过采样一般通过对训练集的正例进行插值产生额外的正例，而欠采样将反例划分为不同的集合供不同的学习器使用。 (9) 解释对偶的概念。...后者通常有DB指数和DI，DB指数是对每个类，找出类内平均距离/类间中心距离最大的类，然后计算上述值，并对所有的类求和，越小越好。...所以使算法更加的有效 (22) 文本中的余弦距离是什么，有哪些作用？
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