Premièrement, l'arbre de décision
Définition: Apprendre la machine, l'arbre de décision est un modèle prévisible; Il représente la mappage entre les attributs d'objets et les valeurs d'objet associées.

Pensée personnelle selon laquelle l'application la plus célèbre des décisions devrait être la suivante:
toute pensée à la tête cachée dans la tête
a tous dissimulé la magie du chapeau d'or,

Je vais vous dire

Quelle université devriez-vous partager?
Vous pouvez appartenir à grand-mère
, il y a une inhumation au cœur du cœur

Courage, la dépression et l'arrogance,
Faire sortir Granfen de la classe;
Vous pouvez appartenir à votre Chipqi,
Il existe une loyauté,
Hechapache Les étudiants sont honnêtes
n'ont pas peur du travail acharné;
Si votre esprit est averti,
peut améliorer la sagesse de la vieille Ravenk de la sagesse,
Ces personnes
répondront toujours à leurs voies similaires;
Peut-être que vous entrerez en assetelin,
peutVous avez l'intégrité ici. Amis,
Mais les gens cruels n'hésiteront pas à atteindre leurs objectifs.

L'application de chapeau de la succursale est un modèle d'arbre de décision très typique (quelle ma), dans la "chanson Haute Branch Hat", chaque partie de mes brut peut être considérée comme une caractéristique que le chapeau est verrouillé à l'école. Pour lire les caractéristiques importantes de l'étudiant, alors dans une catégorie donnée. Donc, vous voyez, les caractéristiques de Harry Potter sont les caractéristiques de Grandfen, mais après tout, c'est une âme et les gens constatent que cette personne a deux types de caractéristiques importantes, alors il est dû. Enfin, Potter a formulé les exigences, démontrant une intervention artificielle dans le modèle d'application est essentielle (gros brouillard).
Caractéristiques de Zhengchuan, l'arbre de décision s'appliquait essentiellement à la foule dans le travail réel. Le meilleur script d'application consiste à diviser la foule en deux types d'exclusives différents et à trouver différentes caractéristiques de deux types de personnes. Des chaussettesCependant, il est divisé en de nombreux types de mutex.
Une scène très typique est un modèle de perte. Pour le secteur des télécommunications, par le biais du comportement des utilisateurs, les personnes ont perdu leurs risques en premier, et par des offres spéciales et d'autres moyens, c'est une partie importante de l'opération. Avant de déménager dans l'industrie de l'Internet, le premier choix était à l'origine une société de match (malheureusement apportant un salaire raisonnable ...), j'ai donc étudié le contenu du modèle de perte Utilisez le jeu et constatez qu'il existe une connexion avec l'industrie des télécommunications. Par exemple, pour une visite finale, la définition n'est pas connectée de sorte que l'utilisateur soit perdu, puis la tâche, le périphérique, la prise, le montant de chargement, etc peut être utilisé comme caractéristique de présence, utilisateurs de comparaison de perte, trouver le Différence entre les deux, plus certaines stratégies d'exploitation pour réduire les pertes sur le nœud de bord important.

Deuxièmement, Cluster K-Moyens

Définition: Le but de la cluster k-signifie divisant n points n (une fois observéOu un exemple de l'échantillon) dans la classe K Poly, faisant chaque point de son cluster moyen récent (il s'agit du centre de cluster), à utiliser comme norme de clustering.
L'avantage du k-cluster signifie lorsque la taille de l'échantillon est grande, elle peut être rapidement remplie, mais il est nécessaire de faire attention à l'explication de chaque groupe après le groupe. En d'autres termes, vous donner 10 000 personnes, divisées en quatre groupes, doivent expliquer les caractéristiques exceptionnelles de chaque groupe, s'il y a deux groupes très similaires, il est nécessaire de résoudre; Ou un groupe de personnes n'est pas clair, puis ajoutez un groupe.
Différentes clusters et catégories, l'objectif de la classification est d'être réutilisé des règles, de sorte que les individus extérieurs à la formation peuvent être divisés en catégories connues directement; Le cluster appartient à la recherche souterraine, pour un individu distinctif. Bien entendu, les grappes peuvent être converties en classification dans certaines conditions, telles que K désignant le centre de chaque type, puis le poissonN peut déterminer la catégorie basée sur la distance de chaque type de centre. Mais en général, la méthode de clustering est encore plus utilisée pour la recherche.
Les paramètres populaires couramment utilisés dans K-moyen sont la classification de l'utilisateur lorsqu'il existe plusieurs types d'utilisateurs et décider des étapes de la manière suivante en fonction de différentes caractéristiques de chaque type d'utilisateur. Un script d'application typique est un marketing de base de données dans la gestion de la CRM. Par exemple, pour un site Web intégré de commerce électronique / commercial / détaillant, selon le comportement d'achat de l'utilisateur, il est divisé en "col blanc", "une famille" "," une famille il y a un "vieux enfants de première classe" etc. Ensuite, utilisez le courrier, les SMS, les notifications push et le démarrage de différentes promotions.
Un magasin Tajitt au Minnesota s'est plaint de clients, un homme d'âge moyen accusé Tajit envoie un coupon de produits à sa fille - un élève du secondaire . Mais ne lui faut pas beaucoup de tempsJe suis désolé, parce que ma fille était responsable d'elle-même après avoir lu. Les grands magasins Tajit sont basés sur toutes les données d'achat pour l'analyse des utilisateurs, puis analysent la situation réelle de tout ce qui concerne les relations connexes.
Ce cas est également un cas similaire que le niveau commun de bière et de couches. Dans ce cas, les lycéens sont clairement une classe de femmes enceintes, car son comportement est très similaire aux femmes enceintes.
(L'arbre de décision peut le faire, mais vous devez identifier les caractéristiques. Ainsi, lorsque vous explorez des zones inconnues de la fonctionnalité, le cluster peut être meilleur)
d'une manière, au début, j'étais dans un état de entreprises fraîches. Le sec est celui-ci, et le canal est le plus de terres ... L'écran ... Le terme s'appelle un fabricant de base de données ... également appelé téléchargement (ne vendant pas directement n'est pas MLM!).).).).).
Troisièmement, en analysant le facteur
Définition: analyse du facteur de facteur mentionnéStatistiques d'extraction de facteurs communs de groupes variables. L'analyse factorielle peut être un facteur caché dans de nombreuses variables. Le même métamorphémiste est défini sur un facteur et le nombre de variables pouvant être réduits et les hypothèses de la relation entre variables peuvent également être vérifiées. TRA.
Auparavant, l'analyse facteur est une manière nocive et la diminution de la défense est une phrase: trop de variables, la variable doit être restaurée à de nouvelles variables avec plus d'informations, de nouvelles variables et de variables originales la corrélation, de sorte que le nombre de variables puisse diminuer. Sans perdre trop d'informations brutes.
Un scénario d'application typique de l'analyse factorielle est une enquête satisfaisante. Lorsqu'il existe une satisfaction des consommateurs grâce à des études de marché, il existe souvent des problèmes à deux chiffres pour comprendre les prochains frites des consommateurs. Non satisfaisant, l'analyse de ce facteur de temps est importante, vous pouvez apporter des problèmes de consommation à moins de quelques gros problèmes, et il peut également être vu Qu.De plus grandement et doivent être priorisés pour la résolution.