46、机器学习与大数据：技术挑战与应对策略

机器学习与大数据：技术挑战与应对策略

1. 机器学习相关内容

1.1 机器学习示例与练习

在机器学习领域，有诸多有趣的示例和练习。例如，泰坦尼克号生存示例源自Kaggle竞赛（https://www.kaggle.com/c/titanic ）。同时，还有许多相关的练习题：
- 分类问题
- 11 - 1 ：使用图11.2的朴素贝叶斯分类器，判断(Cloudy, High, Normal)和(Sunny, Low, High)是否为适合去海滩的日子。
- 11 - 2 ：应用朴素贝叶斯技术进行多类文本分类。具体操作步骤如下：
1. 使用《纽约时报》开发者API从该报纸的多个板块获取近期文章。
2. 采用简单的伯努利模型处理单词出现情况。
3. 实现一个分类器，根据《纽约时报》文章的文本，预测文章所属的板块。
- 11 - 3 ：正则化是一种用于解决机器学习中特定问题的技术。它主要解决模型过拟合的问题，通过在损失函数中添加正则化项，限制模型参数的大小，从而使模型更加泛化。
- 决策树问题
- 11 - 4 ：需要给出决策树来表示以下布尔函数：
- (a) ：A and ¯B。
- (b) ：A or (B and C)。
- (c) ：(A a