45、机器学习与大数据：技术剖析与实战挑战

机器学习与大数据：技术剖析与实战挑战

1. 机器学习相关内容

机器学习领域涵盖了多种算法和技术，每个部分都有其独特的应用场景和挑战。

1.1 分类问题

• 朴素贝叶斯分类器应用 ：可以利用朴素贝叶斯分类器判断不同条件组合是否为海滩日，例如判断(Cloudy, High, Normal)和(Sunny, Low, High)是否为海滩日。还能将其应用于多类文本分类，具体操作步骤如下：
  1. 使用《纽约时报》开发者 API 获取报纸多个板块的近期文章。
  2. 采用简单的伯努利模型处理单词存在情况。
  3. 实现一个分类器，根据文章文本预测其所属板块。
• 正则化概念 ：正则化是一种解决机器学习中某些问题的技术，它有助于防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。

1.2 决策树

• 布尔函数表示 ：可以用决策树来表示不同的布尔函数，如 A and ¬B、A or (B and C)、(A and B) or (C and D) 等。
• 分类器存在性问题 ：对于给定的 n × d 标记分类数据矩阵，探讨是否存在能完美分离不同类别的决策树分类器和逻辑回归分类器，需考虑特征向量是否全不同的情况。例如：
  • 是否总是存在能完美分离 A 类和 B 类的决策树分类器？
  • 当 n 个特征