百面机器学习pdf？链接：https://pan.baidu.com/s/1_Zh5vQ45aGe8tY_NOFMwhw 提取码：0gga 书名：百面机器学习 作者：诸葛越 豆瓣评分：8.6 出版社：人民邮电出版社 出版年份：2018-8-1 内容简介：人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。那么，百面机器学习pdf？一起来了解一下吧。

浅析决策树的生长和剪枝

在探索数据领域的降维神器中，PCA（主成分分析）以其独特的方式脱颖而出。PCA的精髓在于利用线性代数的力量，通过寻找数据的最大方差方向（知识点：线性代数中的最大方差理论），将数据投影到一个低维空间，这个过程的核心在于中心化数据，计算协方差矩阵，随后通过特征值分解，选取前d个最重要的特征向量，从而实现了信息的高效保留与冗余的剔除，实现了降维（目标：最大化投影方差，保留主要信息）。

然而，PCA也有其局限性，面对复杂的数据结构，其效果可能不尽如人意。这时，我们可以转而考虑非线性降维方法，以适应更丰富的数据特性。在PCA的基础上，最小平方误差理论为降维过程提供了另一种视角（线性回归的延伸，最小化误差的优化）。它寻找最佳投影方向，将数据点拟合到一个超平面上，这个目标函数正是基于最小平方误差的优化。

与此同时，PCA的亲兄弟——LDA（线性判别分析）则在此基础上更进一步，它在监督学习的框架下工作，旨在最大化类间距离和最小化类内距离（监督学习的特性，关注类别信息）。LDA的目标函数考虑了数据的标签，因此在有类别标签的情况下，降维后的区分性更强。

浅析决策树的生长和剪枝

集成学习的种类

知识点：Boosting, Bagging, 基分类器

问题：集成学习分哪几种？它们有何异同？

分析与解答：

Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。基本思想是将基分类器层层叠加，每一层在训练时，对前一层分类器分错的样本给予更高的权重。测试时，根据各类分类器结果的加权得到最终结果。

Boosting过程类似人类学习迭代式过程，第一遍学习记住部分知识，犯错，印象深刻。第二遍学习针对错误加强学习，减少类似错误。不断循环，直到错误次数减少。Bagging与Boosting串行训练不同，Bagging各基分类器之间无强依赖，可以并行训练。著名的随机森林算法基于决策树基分类器，通过将训练集分为子集（子集可能有交叠）训练模型。Bagging方法是集体决策过程，个体学习内容可相同或不同，通过投票方式作出最终决策。

从消除基分类器偏差和方差角度理解，Boosting通过聚焦错分样本减小集成分类器的偏差。Bagging采用分而治之策略，通过多次采样训练多个模型，减小方差。假设所有基分类器出错概率独立，集成结果正确率随基分类器数量增加而提高。

图12.3示Bagging算法示意图，多个模型决策边界平滑，集成结果方差减小。

经典算法(百面机器学习)

传统文本处理任务的方法中一般将TF-IDF向量作为特征输入。显而易见，这样的表示实际上丢失了输入的文本序列中每个单词的顺序。在神经网络的建模过程中，一般的前馈神经网络，如卷积神经网络，通常接受一个定长的向量作为输入。卷积神经网络对文本数据建模时，输入变长的字符串或者单词串，然后通过滑动窗口加池化的方式将原先的输入转换成一个固定长度的向量表示，这样做可以捕捉到原文本中的一些局部特征，但是两个单词之间的长距离依赖关系还是很难被学习到。

循环神经网络却能很好地处理文本数据变长并且有序的输入序列。它模拟了人阅读一篇文章的顺序，从前到后阅读文章中的每一个单词，将前面阅读到的有用信息编码到状态变量中去，从而拥有了一定的记忆能力，可以更好地理解之后的文本。

其网络结构如下图所示：

由图可见，t是时刻，x是输入层，s是隐藏层，o是输出层，矩阵W就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。

如果反复把式 2 带入到式 1，将得到：

其中f和g为激活函数，U为输入层到隐含层的权重矩阵，W为隐含层从上一时刻到下一时刻状态转移的权重矩阵。在文本分类任务中，f可以选取Tanh函数或者ReLU函数，g可以采用Softmax函数。

几种常见的循环神经网络结构RNN、LSTM、GRU

决策树是一种在机器学习中广泛应用的预测模型，它通过构建树状结构来表示属性与值之间的映射关系，尤其适合直观的不确定性分析。然而，过拟合是决策树面临的主要问题，为解决这一问题，决策树剪枝策略显得尤为重要。

剪枝策略分为先剪枝和后剪枝两种。先剪枝（预剪枝）在决策树生长过程中提前停止，虽然能降低过拟合风险，减少计算成本，但可能导致欠拟合。后剪枝（如最小错误剪枝、悲观错误剪枝和代价复杂度剪枝）则在决策树构建完成后进行，虽然能提高泛化性能，但训练时间开销较大。

决策树构建的基本步骤涉及信息增益或信息增益率的选择，如ID3算法和C4.5算法。然而，对于复杂数据集，特别是类别众多或含有连续变量的，决策树可能表现不佳，容易出现错误增加快速的问题。

尽管决策树直观易懂、执行效率高，但在处理特定类型数据时需谨慎，尤其是对于小规模数据集。为了最大化其效能，理解并恰当地应用剪枝策略至关重要。

参考文献：

陈雷.深度学习与MindSpore实践[M].清华大学出版社：2020.

诸葛越，葫芦娃.百面机器学习[M].人民邮电出版社：2020.

阿斯顿.张，李沐.动手学深度学习[M].人民邮电出版社：2020.

降维(百面机器学习)

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链接：https://pan.baidu.com/s/1_Zh5vQ45aGe8tY_NOFMwhw

书名：百面机器学习

作者：诸葛越

豆瓣评分：8.6

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-8-1

内容简介：

人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。

书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。

以上就是百面机器学习pdf的全部内容，经典算法中，逻辑回归和线性回归在处理任务上有显著差异。逻辑回归，原名"逻辑线性回归"，主要用于分类问题，通过计算输入x条件下y为正样本的概率，以线性方式估计对数几率。与线性回归的回归目标不同，逻辑回归处理的是离散的因变量。尽管如此，两者都采用极大似然估计，但逻辑回归对似然函数进行学习，内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。