习题

1．数据分类一般分为哪两个阶段？常用的评估分类方法准确率的技术有哪些？

2．什么是决策树？决策树的最佳用途是什么？决策树分为哪两种树？决策树中一般包含哪几种节点？决策树构建的基本步骤是什么？一棵决策树的生成过程主要分为哪3个部分？决策树的优缺点是什么？

3.ID3算法生成决策树的过程是什么？请阐述 ID3算法的优缺点。C4.5算法有哪两种基本剪枝策略？请分别阐述它们的思路。C4.5算法建树过程是什么？请阐述C4.5算法的优缺点。请阐述CART算法的建树过程，以及CART算法的优缺点。

4．请阐述朴素贝叶斯分类的优缺点。整个朴素贝叶斯分类一般分为哪三个阶段？贝叶斯分析中的三要素是指哪三要素？贝叶斯决策主要包含哪四个部分？

5．什么叫核函数？常用的核函数主要有哪几种？对偶问题与原问题之间存在哪些关系？请阐述对偶理论。常用的损失函数有哪些？

6．请阐述支持向量机的主要思想。支持向量机的理论有哪几个要点？支持向量机（SVM）主要有哪几种情况？请阐述支持向量机的优点。 Majv3Jjug49xZM+KPOYKnqDVI75gI9KGCvVTTxJeSKn09Tg000ChFeUKHJKaEmuR