数据挖掘考试重点：相似度度量与决策树分析

"该资源是一份关于机器学习与知识发现的期末考试试卷，涉及概率计算、数据对象间相似性度量、决策树的最小描述长度原则（MDL）以及构建集成分类器的方法等内容。试卷还给出了一个实际的天气分类问题，要求选择最佳分类属性并构建决策树模型，同时应用朴素贝叶斯方法进行预测。" 在这份机器学习与知识发现的期末考试中，主要涵盖了以下几个关键知识点： 1. **概率计算**：题目中计算了两个条件概率，即给定条件下事件发生的概率。`P(no|x)` 和 `P(yes|x)` 分别表示在某一条件下否定事件和肯定事件的概率。这是理解和应用贝叶斯定理的基础，常用于分类任务和预测模型。 2. **数据对象间相似性度量**：这部分涉及到三个不同的相似性度量方法： - **Jaccard相似系数**：用于衡量两个集合的相似性，计算公式为两个集合交集大小除以并集大小。 - **余弦相似度**：在向量空间模型中，衡量两个非零向量之间的角度，计算公式为两个向量的点积除以它们模长的乘积。 - **皮尔森相关系数**：衡量两个变量线性相关程度的指标，其值范围在-1到1之间，1表示完全正相关，-1表示完全负相关。 在文本数据相似性度量中，Jaccard和余弦相似度通常更适用，因为它们不依赖于变量的度量单位或尺度，而皮尔森相关则对异常值敏感。 3. **最小描述长度原则（MDL）**：在决策树构建中，MDL原则用于选择最优决策树。总描述长度包括决策树结构的描述成本和数据在树上的编码成本。在给定的例子里，通过比较两棵决策树的总代价来确定哪一棵更好。 4. **集成分类器**：如bagging、boosting和stacking等方法，可以结合多个分类器的预测结果，提高整体性能。这是因为单个分类器可能会有偏差或方差问题，而集成可以减少这些误差，提供更稳定和准确的预测。 5. **决策树构建**：基于信息增益选择最佳属性，例如在天气分类问题中，选择具有最大信息增益的属性作为划分标准。信息增益衡量的是引入一个属性分割数据集后，数据的纯度提升程度。 6. **朴素贝叶斯方法**：这是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。在给定的测试样本中，可以利用训练数据的概率分布来预测该样本的类别。 试卷中的这些问题展示了机器学习中的基础概念和应用，包括概率、相似性度量、模型选择、集成学习和特定算法（如决策树和朴素贝叶斯）的实际运用。通过解答这些问题，学生可以加深对这些概念的理解，并提升解决实际问题的能力。