基于规则的分类器
基于规则的深度分类器结合近红外光谱技术判别烟用香精香料
基于规则的深度分类器结合近红外光谱技术判别烟用香精香料彭军仓;黄扬明;王瑶;康世平;张凤霞;张萌萌;孙赵麟;闵顺耕【摘要】采用近红外光谱技术对57种烟用香精香料进行分类研究,用SIMCA算法及基于规则深度分类器两种模式识别方法对715个样品光谱数据进行分类判别.异常光谱采用杠杆值法进行剔除,用判别准确率来评价分类模型效果.结果表明:基于规则深度分类器的识别准确率优于SIMCA算法,同时比较预处理方法对识别准确率的影响,得出对于液体样品,采用漫透反射附件的近红外光谱技术对识别准确度有较大影响的结论.主要原因在于产生的光谱图存在基线漂移现象,一阶导数可提升模型识别准确率,其校正集准确率与预测集准确率分别为98.74％与98.07％,可以满足香精香料现场分析的需要.【期刊名称】《分析仪器》【年(卷),期】2019(000)002【总页数】7页(P111-117)【关键词】近红外光谱;香精;香料;基于规则分类器;深度学习【作者】彭军仓;黄扬明;王瑶;康世平;张凤霞;张萌萌;孙赵麟;闵顺耕【作者单位】陕西中烟工业有限责任公司,宝鸡721013;中国农业大学,北京100193;陕西中烟工业有限责任公司,宝鸡721013;陕西中烟工业有限责任公司,宝鸡721013;陕西中烟工业有限责任公司,宝鸡721013;陕西中烟工业有限责任公司,宝鸡721013;陕西中烟工业有限责任公司,宝鸡721013;中国农业大学,北京100193【正文语种】中文香精香料具有改善卷烟吸味品质，赋予卷烟特征香气的作用，是构成卷烟品牌风格和保证卷烟产品质量的重要因素。
目前烟用香精香料质量分析方法主要有理化指标测定(相对密度、折光系数、挥发分总量、酸值、乙醇、丙二醇、丙三醇)与四类指标(外观、混溶度、香气与香味质量)感官评价两大类方法。
这些检测方法技术要求高、涉及分析仪器多，且过程非常繁琐，检测周期长、允差范围较大和重复性较差；烟草企业通常需要的香精香料品种繁多，且香精香料质量受到原料、加工等多种因素的影响，加上香料的成分通常又过于复杂，这给原料管理和质量保证造成极大的困难，因此，香精香料种类现场快速识别对于原料确认和卷烟质量保证具有重要的意义。
大数据理论考试(习题卷3)
大数据理论考试(习题卷3)第1部分：单项选择题，共64题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]当学习器将训练样本自身的特点作为所有潜在样本都具有的一般性质，这样会导致泛化性能下降，这种现象称之为（）。
A)欠拟合B)过拟合C)拟合D)以上答案都不正答案:B解析:当学习器把训练样本学得太好了的时候，很可能巳经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降这种现象在机器学习中称为过拟合 。
2.[单选题]例如Hive建表语句中stored as 的作用是指定表的格式，下列不属于Hive表的常见格式的是（）create table if not exists textfile_table( ueserid STRING, movieid STRING, rating STRING, ts STRING)row formated delimated fields terminated by '\t'stored as textfile;A)PigTableB)ORCC)PARQUETD)TEXTFIL答案:A解析:3.[单选题]机器学习中，基于样本分布的距离是以下哪一个（）A)马氏距离B)欧式距离C)曼哈顿距离D)闵可夫斯基距离答案:A解析:马氏距离是基于样本分布的一种距离。
4.[单选题]以下关于数据服务API开放方使用流程，描述正确的是:（ ）。
A)创建api并发布apiB)获取APIC)调用APID)创建应用并获取授答案:A解析:5.[单选题]令N为数据集的大小（注：设训练样本(xi,yi)，N即训练样本个数），d是输入空间的维数（注：d即向量xi的维数）。
硬间隔SVM问题的原始形式（即在不等式约束（注：yi(wTxi+b)≥1）下最小化(1/2)wTw）在没有转化为拉格朗日对偶问题之前，是（）。
A)一个含N个变量的二次规划问题B)一个含N+1个变量的二次规划问题解析:欲找到具有最大间隔 的划分超平面，也就是要找到能满足式题中不等式约束的参数w 和b ，是一个含d+1个变量的二次规划问题。
遗传算法中基于规则的分类器编码长度研究
［ Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｌ Ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ（ Ｇ Ａ ）ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ａ ｓ ａ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｏ ｌ ｆ ｏ ｒ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｎ ｇ ｌ ｉ ｎ ｇ ｕ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｒ ｕ ｌ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ ，
ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｅ ｒ ．Ｉ ｔ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｎ ｇ ｈ ｔ ｆ ｏ ｒ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｅ ｒ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｙ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ
确描 述 。针对 遗 传算法 编码 没有 统一 标 准 的问题 ，研 究基于 规则 的分类器 个体 特征 编码 长度 与分 类准 确率 以及 效率 之 间的 关系 ，
通过概率逼近分析个体特征编码长度对分类准确率的影响，利用迭代步骤数的数学期望计算方法，计算遗传算法分类器的分类效
率 。实验 结果 证 明 ，遗 传算 法在密 西根 编码 条件 下 ，个 体特 征编码 长度 越 长 ，分 类器 的分 类准确 率越 高、 收敛速 度越 慢 。 关健 诃 ：遗传 算法 ；分 类规 则 ；遗 传 算法编 码 ；学 习分类器 系 统 ；离 散数 据 ；连 续数 据
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｅ ａ ｓ ｔ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｎｏ ｍａ ｒ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ２ ０ ０ ２ ４ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
基于“3σ”规则的贝叶斯分类器
ｔ ｅ ａｔ ｂ ｔｓ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｌ ｎ ｔ ｈ ｎ ｅｆ ｒｎ ｅ ｒ ｍ ｅ ｔ ｉ ｉｇ ｓ ｍｐｅ，ｔｅ ｏ ｔ ｌｓ ｂ ｓ ｍｐ ｅ ｓ ｔｉ ｓ ｌ ｃｅ ｈ ｔ ｕｅ ．Ｉ ｒ ｅ ｅ ｉ ａｅ ｔ ｅ ｉｔｒｅｅ ｃ ｓ ｆ ｉ ｒ ｏ ｍｉ ｏ ｔ ｒ ｎ ｎ ａ ｌ ｈ ｐ ｉ ｕ ａ ｌ ｅ ｓ ｅｅ ｔ ｄ ｈ ａ ｍａ
ｄ ｃｉｎｆｒＢｓ ｈ ｎ ｌ ｕ ｔ ｏ ｉｐ ｅ ｏ —Ａ （ Ｐ ｏ Ｂ Ａ）ｐｏ ｕ ｔ ｎａｅｃ ｒｉｄｏ ｔ ｒｄ ｃｉ ｒ ａｒ ｕ ，Ｔｈ ｅｕｔ ｓ ｏ ｔａ ｔｉ ｐ ｓｉｌ ｏｒｌ ｂｙｉ ｒｖ ｏ ｅ ｅｒｓｌ ｈ ｗ ｈ ｔｉ ｓ ｏ ｓ ｅｔ ｅｉ ｌ ｍｐ ｅ ｓ ｂ ａ ｏ
第２卷 第３ ７ 期
文章编号 ：０６— ３ ８ ２ １ ）３— ０４— ４ １０ ９ ４ （０ ０ ０ ０ ９ ０
计算机来自仿真 ２０ 月 ０ 年３ １
基 “ ’ 则 的 贝 叶 斯 分 类 器 于 ３ｒ ｏ’ 规
周 开武 ， 慧 中 杨
（ 南 大 学 通信 与控 制 工 程 学 院 ， 苏 无 锡 ２４ ２ ） 江 江 １１２
《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案..
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题）1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204,215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B)A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A.标称B.序数C.区间D.相异10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)A.嵌入B.过滤C.包装D.抽样12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)A.特征提取B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A)A.傅立叶变换B.特征加权C.渐进抽样D.维归约14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
基于Fisher准则线性分类器设计
基于Fisher 准则线性分类器设计一、实验类型设计型：线性分类器设计（Fisher 准则）二、实验目的本实验旨在让同学进一步了解分类器的设计概念，能够根据自己的设计对线性分类器有更深刻地认识，理解Fisher 准则方法确定最佳线性分界面方法的原理，以及Lagrande 乘子求解的原理。
三、实验条件matlab 软件四、实验原理线性判别函数的一般形式可表示成0)(w X W X g T += 其中⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=d x x X 1根据Fisher 选择投影方向W 的原则，即使原样本向量在该方向上的投影能兼顾类间分布尽可能分开，类内样本投影尽可能密集的要求，用以评价投影方向W 的函数为：2221221~~)~~()(S S m m W J F +-= )(211*m m S W W -=-⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=d w w w W 21我们称为线性变换，其中式一个向量，1-W S 是W S 的逆矩阵，如21m m -是d 维，W S 和1-W S 都是d ×d 维，得到的*W 也是一个d 维的向量。
向量*W 就是使Fisher 准则函数)(W J F 达极大值的解，也就是按Fisher 准则将d 维X 空间投影到一维Y 空间的最佳投影方向，该向量*W 的各分量值是对原d 维特征向量求加权和的权值。
以上讨论了线性判别函数加权向量W 的确定方法，并讨论了使Fisher 准则函数极大的d 维向量 的计算方法，但是判别函数中的另一项0W 尚未确定，一般可采用以下几种方法确定0W 如或者 或当1)(ωp 与2)(ωp 已知时可用[]⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+-+=2)(/)(ln 2~~2121210N N p p m m W ωω……当W 0确定之后，则可按以下规则分类，2010ωω∈→->∈→->X w X W X w X W TT使用Fisher 准则方法确定最佳线性分界面的方法是一个著名的方法，尽管提出该方法的时间比较早，仍见有人使用。
machine-learning-机器学习PPT课件
➢基于规则 ➢基于统计
硕0032班 董向瑜
2策树中提取规则 2. 规则的产生：
•对于每一个规则r: A → y, •考虑替换规则r’: A’ → y
•A’ 是去掉A属性集中的一个属性
•比较前后两个规则的误差率，选择误差率低的
•重复直到不能泛化
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I. 很强的表达性 II. 易于理解 III. 易于生产 IV. 能够很快分类新的实例 V. 性能和决策树相当
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基于规则的分类器概述及举例 基于规则分类器的应用 基于规则分类器的性能评价（覆盖率和准确率） 基于规则分类器的特点
互斥原则 穷尽原则
规则的形成
直接 间接
基于规则分类器的优点
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Rule-based classifier(基于规则的分类器) 用一系列规则集“if …then…”来分类记录 规则：（条件）y ➢条件是若干属性的合取（conjunction） ➢y是类标签
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直接：从数据集从提取规则 e.g.: RIPPER, CN2
间接：从其它的分类模型中提取规则 比如决策树转为规则
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1. 从一个空集开始 2. 每次学习一个规则 3. 从数据集中去掉被这个规则覆盖的记录 4. 重复2-3步，直到所增加的规则对于分类效果的增
《数据挖掘》练习题(第5章)
一、填空题1、每一个分类规则可以表示为如下形式:():i i i r y →条件规则左边称为 ，规则右边称为 ，包含预测类i y 。
2、给定数据集D 和分类规则:r A y →，将D 中触发规则r 的记录所占的比例称为规则的 。
3、给定数据集D 和分类规则 :r A y →，将D 中触发r 的记录中类标号等于y 的记录所占的比例称为规则的 。
4、分类规则的质量可用规则的 和 表示。
5:r (胎生=是 )∧ (体温=恒温)→哺乳类的覆盖率是 ；规则的准确率是 。
6、规则集的两个重要性质是 和 。
7、如果规则集R 中不存在两条规则被同一条记录触发，则称规则集R 中的规则是 ，这个性质确保每条记录至多被R 中的一条规则覆盖。
8、如果对属性值的任一组合，R 中都存在一条规则加以覆盖，则称规则集R 具有 ，这个性质确保每一条记录都至少被R 中的一条规则覆盖。
9、以下是脊椎动物分类问题的规则集：1:r (胎生=否)∧ (飞行动物=是)→鸟类2:r (胎生=否 )∧(水生动物=是)→鱼类3:r(胎生=是)∧(体温=恒温)→哺乳类4:r(胎生=否)∧(飞行动物=否)→爬行类5:r(水生动物=半)→两栖类、提取分类规则的方法有和两大类。
11、提取分类规则的直接方法是指。
12、提取分类规则的间接方法是指。
13、规则的排序方案有和两种。
14、常见的分类规则增长策略有和两种。
二、问答题1、如果基于规则的分类器中的规则集不是穷举的，应该如何解决？2、如果基于规则的分类器中的规则集不是互斥的，应该如何解决？3、使用无序规则来建立基于规则的分类器有什么利弊？4、k-近邻分类器中，k值的大小对分类器的性能会产生什么影响？5、考虑一个二值分类问题，属性集和属性值如下：空调={可用，不可用}引擎={好，差}行车里程={高，中，低}生锈={是，否}假设一个基于规则的分类器产'生的规则集如下：1:r行车里程=高→价值=低2:r行车里程=低→价值=高3:r空调=可用，引擎=好→价值=高4:r空调=可用，引擎=差→价值=低5:r空调=不可用→价值=低(1)这些规则是互斥的吗?(2)这些规则集是完全的吗?(3)规则需要排序吗?(4)规则集需要默认类吗?三、计算题1、设有一个训练集，它包含60个正例和100个反例。
数据挖掘之分类——基于规则的分类器
数据挖掘之分类——基于规则的分类器1. 算法简介 基于规则的分类器是使⽤⼀组"if...then..."规则来对记录进⾏分类的技术。
模型的规则⽤析取范式 R =(r1 ∨ r2 ∨ ••• ∨ rk)表⽰，其中R称作规则集，ri 是分类规则或析取项。
每⼀个分类规则可以表⽰为如下形式：ri:(条件i)→yi规则左边成为规则前件或前提。
它是属性测试的合取：条件i=(A1 op v1)∧(A1 op v1)∧•••∧(A1 op v1)其中(Aj，vj)是属性-值对，op是⽐较运算符，取⾃集合{=，≠，﹤，﹥，≦，≧}。
每⼀个属性测试(Aj op vj)称为⼀个合取项。
规则右边称为规则后件，包含预测类yi。
如果规则r的前件和记录x的属性匹配，则称r覆盖x。
当r覆盖给定的记录时，称r被激发或触发。
分类规则的质量可以⽤覆盖率（coverage）和准确率（accuracy）来度量。
给定数据集D和分类规则 r：A→y，规则的覆盖率定义为D中触发规则r的记录所占的⽐例。
准确率或置信因⼦定义为触发r的记录中类标号等于y的记录所占的⽐例。
Coverage(r)= |A| / |D|Accuracy(r)= |A∩y| / |A|其中|A|是满⾜规则前件的记录数，|A∩y|是同时满⾜规则前件和后件的记录数，D是记录总数。
2. ⼯作原理 基于规则的分类器所产⽣的规则集的两个重要性质： 互斥规则如果规则集R中不存在两条规则被同⼀条记录触发，则称规则集R中的规则是互斥的。
这个性质确保每条记录⾄多被R中的⼀条规则覆盖。
穷举规则如果对属性值的任意组合，R中都存在⼀条规则加以覆盖，则称规则集R具有穷举覆盖。
这个性质确保每⼀条记录都⾄少被R中的⼀条规则覆盖。
这两个性质共同作⽤，保证每⼀条记录被且仅被⼀条规则覆盖。
如果规则集不是穷举的，那么必须添加⼀个默认规则 r d:() → y d来覆盖那些未被覆盖的记录。
四大嵌套实体识别方法对比与总结
四大嵌套实体识别方法对比与总结嵌套实体识别是指在文本中识别出嵌套的实体，并确定它们的层次结构和关系。
以下是四种常见的嵌套实体识别方法以及它们的优缺点和适用场景。
1. 基于规则的方法基于规则的方法是一种手动编写规则来识别实体的方式。
该方法依赖于先验知识和领域经验，并且需要大量的人工工作来编写规则。
同时，该方法对新领域和未知数据集的适应性较差，难以对复杂的实体结构进行准确的识别。
但是，在知识结构清晰、数据量较小的领域中，该方法仍然具有一定的优势。
2. 基于分类器的方法基于分类器的方法是利用机器学习算法训练分类器来识别实体，常见的方法包括最大熵模型、条件随机场和支持向量机等。
该方法具有较强的泛化性能和自适应能力，能够自动学习特征和规律。
但是，该方法需要大量标注数据集和特征工程，且对于复杂的实体结构，需要进行多次处理和调整，计算量较大。
3. 基于图形模型的方法基于图形模型的方法是将实体识别问题转化为图模型中的概率推理问题，常用的模型包括隐马尔可夫模型和图模型等。
该方法可以有效地解决嵌套实体的歧义和上下文相关问题，能够较好地处理复杂的实体结构。
但是，该方法需要大量的训练数据和计算资源，有较高的时间和空间复杂度。
4. 深度学习方法深度学习方法是一类基于神经网络的方法，具有强大的表达能力和适应性。
常用的模型包括循环神经网络和卷积神经网络等。
该方法不需要手动设计特征和规则，能够自动学习特征和模式，并能够较好地处理非线性问题。
但是，该方法对于数据量和计算资源的要求较高，需要进行大规模的训练和调整。
综上所述，不同的嵌套实体识别方法具有不同的优缺点和适用场景，需要根据具体问题和数据特征选择合适的方法。
在实际应用中，常常需要综合使用多种方法来提高识别准确率和效率。
数据仓库与数据挖掘_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数据仓库与数据挖掘_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。
对属性income的73600元将被转化为：（）参考答案:0.7162.数据的可视化是将数据以各种图表的形式展现在用户的面前，使用户能观察数据，并在较高的层次上找出数据间可能的关系。
参考答案:正确3.数据挖掘和可视化都是知识提取的方式。
参考答案:正确4.面向应用场景的可视化交互式数据挖掘方法是以数据挖掘算法和模型为主，并不针对具体应用场景或数据类型参考答案:错误5.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是以下哪个步骤的任务？（）参考答案:数据预处理6.数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括（）参考答案:数据抽取_数据加载_数据转换7.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据的任务。
参考答案:正确8.传统数据仓库包括数据仓库数据库、数据抽取/转换/加载、元数据、访问工具、数据集市、和信息发布系统七个部分组成。
参考答案:数据仓库管理9.关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。
参考答案:错误10.假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象。
在下一次训练时，应该采取下列什么措施？（）参考答案:增加特征11.下面哪一项关于CART的说法是错误的（）参考答案:CART输出变量只能是离散型。
12.以下哪种方法不是常用的数据约减方法（）参考答案:关联规则挖掘13.假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92,204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ ()参考答案:第二个14.下表是一个购物篮，假定支持度阈值为40%，其中（）是频繁闭项集。
ict大数据模拟题(附答案)
ict大数据模拟题（附答案）一、单选题（共60题，每题1分，共60分）1、云硬盘不支持哪项管理操作？A、挂载/卸载B、备份C、扩容D、减容正确答案：B2、使用Hbase客户端批量写入10条数据，某个HRegionServer节点上包含两个Region，分别是A和B，10条数据中有6条属于A，4条属于B，请问写入这10条数据需要向HRegionServer发送（）次RPC请求。
A、10B、6C、2D、1正确答案：D3、在VDC创建自定义角色是不能赋予角色()权限。
A、管理计量B、管理用户C、管理任务中心D、管理云资源池正确答案：D4、微服务CSE提供的一系列能力中。
以下哪项是与微服务发现相关的()A、注册中心B、配置中心C、治理中心D、服务监控正确答案：A5、Dashboard提供()和全面的运维数据，帮助业务人员通过图形化界面轻松构建具有专业水准的可视化应用，实现实时数据可视化视屏墙，帮助业务人员快速发现、诊断业务问题。
A、可视化图表B、创建ECS服务C、创建ELB服务D、创建CCE服务正确答案：A6、下列选项中，关于Zookeeper可靠性含义说法正确的是:（）。
A、可靠性通过主备部署模式实现B、可靠性是指更新只能成功或者失败，没有中间状态C、可靠性是指无论哪一个server，对外展示的均是同一个视图D、可靠性是指一个消息被一个server接受，它将被所有的server 接受正确答案：D7、Redis中相对于AOF持久化，对RDB持久化描述正确的是?A、内存占用过多，持久化文件尺寸较大B、占用较多的磁盘IO开支C、会丢失最后一次持久化以后的数据D、恢复数据相对较慢，写入数据相对较快正确答案：C8、在很多小文件场景下，Spark会起很多Task，当SQL逻辑中存在shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响性能，FusionInsight中，针对小文件的场景通常采用（）算子来对Table中的小文件生成的Partition进行合并，减少partition数，从而避免在shuffle的时候，生成过多的hash分桶，提升形成。
文本分类的6类方法
文本分类的6类方法
文本分类在自然语言处理领域中是一个十分重要的任务，它可以用于垃圾邮件过滤、情感分析、话题分类等。
对于不同的文本分类任务，应该选择合适的方法。
本文将介绍文本分类的6类方法： 1. 基于规则的方法：这种方法是最简单的文本分类方法，通过人工设定一系列规则来进行文本分类，例如根据关键词出现次数、文本长度等特征来判断文本类别。
2. 朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类方法，它利用贝叶斯公式计算文本属于某一类别的概率，并选择概率最大的类别作为文本的分类结果。
它的优点是训练速度快，适用于大规模文本分类。
3. 支持向量机分类器：支持向量机是一种基于最大间隔的分类方法，它通过将文本映射到高维空间来找到最优的分类超平面。
它的优点是分类效果好，适用于复杂的非线性分类问题。
4. 决策树分类器：决策树是一种基于特征选择的分类方法，它通过对文本特征进行分裂来构建树形结构，最终选择最优的分类结果。
它的优点是可解释性好，易于理解和调整。
5. 深度学习分类器：深度学习是一种基于神经网络的分类方法，它通过多层非线性变换来提取文本特征，并使用softmax函数将文本映射到类别空间。
它的优点是能够自动提取特征，适用于复杂的文本分类问题。
6. 集成学习方法：集成学习是一种将多个分类器组合起来进行
文本分类的方法，它通过投票、加权平均等方式来获得更好的分类性能。
它的优点是能够充分利用不同分类器之间的差异，提高分类准确率。
测试专业能力的大数据试题有哪些
测试专业能力的大数据试题有哪些本篇文章小编和大家分享一些测试专业能力的大数据试题，想要知道自己的专业能力是否过关的小伙伴下面就随小编一起来看一下吧。
1、以下哪项关于决策树的说法是错误的(C)A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B. 子树可能在决策树中重复多次C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D. 寻找最佳决策树是NP完全问题2、以下哪些算法是基于规则的分类器(A)A. C4.5B. KNNC. Na?ve BayesD. ANN3、在基于规则分类器的中，依据规则质量的某种度量对规则排序，保证每一个测试记录都是由覆盖它的“最好的”规格来分类，这种方案称为 (B)A. 基于类的排序方案B. 基于规则的排序方案C. 基于度量的排序方案D. 基于规格的排序方案。
4、如果规则集中的规则按照优先级降序排列，则称规则集是(D)A.无序规则B.穷举规则C. 互斥规则D.有序规则5、如果允许一条记录触发多条分类规则，把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次投票，然后计票确定测试记录的类标号，称为(A)A. 无序规则B.穷举规则C.互斥规则D.有序规则6、如果规则集R中不存在两条规则被同一条记录触发，则称规则集R中的规则为(C)A. 无序规则B. 穷举规则C. 互斥规则D. 有序规则7、如果对属性值的任一组合，R中都存在一条规则加以覆盖，则称规则集R中的规则为(B)A. 无序规则B. 穷举规则C. 互斥规则D. 有序规则8、考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。
假设65%的比赛队0胜出，剩余的比赛队1获胜。
队0获胜的比赛中只有30%是在队1的主场，而队1取胜的比赛中75%是主场获胜。
如果下一场比赛在队1的主场进行队1获胜的概率为(C)A. 0.75B. 0.35C. 0.4678D. 0.5738以上就是小编给大家分享的测试专业能力的大数据试题有哪些，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多内容的小伙伴可以登录扣丁学堂官网咨询。
常见分类方法
常见分类方法
常见的分类方法包括决策树分类、基于规则的分类、最邻近分类（K-NN）、朴素贝叶斯分类器、人工神经网络和支持向量机（SVM）等。
这些方法都是为了明确对象属于哪个预定义的目标类，其中预定义的目标类可以是离散的也可以是连续的。
基于规则的分类器使用“if…then …”的组合来进行分类，有互斥规则和穷举规则两种重要规则。
决策树分类则是一种常见的监督学习算法，其通过树形结构来展示分类过程。
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
人工神经网络则是模拟人脑神经元的一种计算模型，通过训练来识别模式。
支持向量机（SVM）是一种有监督学习模型，用于分类和回归分析。
此外，聚类也是一种常见的分类方法，它按照某个特定标准（如距离准则）把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能大。
以上信息仅供参考，如有需要，建议查阅机器学习领域的专业书籍或咨询该领域的专家。
大数据基础(习题卷2)
大数据基础(习题卷2)第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]Mapreduce适用于（ ）A)任意应用程序B)任意可在windows servet2008 上运行的程序C)可以串行处理的应用程序D)可以并行处理的应用程序答案:D解析:2.[单选题]建立一个模型， 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？ ( )A)根据内容检索B)建模描述C)预测建模D)寻找模式和规则答案:C解析:3.[单选题]在数据生命周期管理实践中，（ ）是执行方法。
A)数据存储和备份规范B)数据管理和维护C)数据价值发觉和利用D)数据应用开发和管理答案:B解析:4.[单选题]新体采用的技术不包括（ ）。
A)数字技术B)网络技术C)移动通信技术D)碎片技术答案:D解析:5.[单选题]大数据的起源是（ ）。
A)金融B)电信C)互联网D)公共管理答案:C解析:C)关联分析D)分类与预测答案:C解析:7.[单选题]从研究现状上看，下面不属于云计算特点的是（ ）A)超大规模B)虚拟化C)私有化D)高可靠性答案:C解析:8.[单选题]“最为成功的商业运作模式是价格最低的资源将会被尽可能的消耗，以此来保存最昂贵的资源”，这是下列哪个定律的内涵？A)牛顿定律B)麦特卡尔夫定律C)摩尔定律D)吉尔德定律答案:D解析:9.[单选题]关联规则的评价指标是： （ ）。
A)均方误差、均方根误差B)Kappa 统计、显著性检验C)支持度、置信度D)平均绝对误差、相对误差答案:C解析:10.[单选题]决策树中不包含一下哪种结点 ( )A)根结点（ root node)B)内部结点（ internal node ）C)外部结点（ external node ）D)叶结点（ leaf node ）答案:C解析:11.[单选题]以下哪些算法是基于规则的分类器 ( )A)C4.5B)KNNC)Naive BayesD)ANN答案:A解析:12.[单选题]一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。
基于规则的分类
• 加法策略：起始假设规则的条件部分为空（永真规则），如果该规则覆盖了
反例，则不停地向规则增加条件或合取项，直到该规则不再覆盖反例。 • 先加后减策略：由于属性间存在相关性，因此可能某个条件的加入会导致前
面加入的条件没什么作用，因此需要减除前面的条件。
• 先减后加策略：道理同先加后减，也是为了处理属性间的相关性。
研究背景和意义
研究背景
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随
机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜
在有用的信息和知识的过程。数据挖掘广泛应用于各种领域，比
如电力系统的电力负荷预测、证券分析、网络入侵、网络信息的 搜索引擎、以及生物医学等等。当前主流的数据挖掘方法主要包
7
8 9 10 11
蝙蝠
鸽子 猫 虹鳉 美洲鳄
恒温
恒温 恒温 冷血 冷血
毛发
羽毛 软毛 鳞片 鳞片
是
否 是 是 否
否
否 否 是 半
是
是 否 否 否
是
是 是 否 是
是
否 否 否 否
哺乳类
鸟类 哺乳类 鱼类 爬行类
12
13 14 15
企鹅
豪猪 鳗鲡 蝾螈
恒温
恒温 冷血 冷血
羽毛
刚毛 鳞片 无
否
是 否 否
研究意义
基于规则的分类方法主要包括传统的基于规则分类方法（决策树，FOIL 算
法）等。决策树分类是典型的递归构造，它的分类模型简洁且易于理解，但当数
据集的实例个数较多时，产生的决策树非常大，需要简化决策树。而且数据集中
属性值的遗失情况和类分布均匀性对决策树的分类效果产生较大的影响，此外决 策树是采用贪婪的算法，很难获得全局的信息，决策树上每条训练实例仅被一条 分类规则覆盖，这也是决策树准确率不高的一个原因。 FOIL 算法只用最好的属
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规则剪枝
• 停止条件
– 计算增益 – 如果增益不显著, 则丢弃新规则
• 规则剪枝
– 类似于决策树后剪枝 – 降低错误剪枝 :
• 删除规则中的合取项
• 比较剪枝前后的错误率 • 如果降低了错误率, 则剪掉该合取项
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
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直接方法: RIPPER
• 对于2类问题, 选定一个类为正类，另一个为负类 – 从正类学习规则 – 负类时缺省类
– 满足规则前件的记录所占的比例 • 规则的准确率（accuracy） :
– 在满足规则前件的记录中，满足 规则后件的记录所占的比例
• 规则: (Status=Single) No
Coverage = 40%, Accuracy = 50%
Tid Refund Marital Taxable Status Income Class
– ei是规则作随机猜测R的期2 望频fi度log (fi /ei ) i 1
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
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规则评估:例
• 例: 60个正例和100个反例
规则r1：覆盖50个正例和5个反例(acc = 90.9%)；规则r2：覆盖2个正例和0个反例 (acc = 100%)
• 使用准确率, r2好 • 使用似然比
• 问题
– 加入/删除合取项有多种选择，如何选择？ – 何时停止加入/删除合取项？ 需要评估标准
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
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规则增长: 例
• 一般到特殊
{}=>哺乳类
表皮覆盖=毛发=> 哺乳类
体温=恒温=>哺乳类
有腿=否 =>哺乳类
体温=恒温，有腿=是 =>哺乳类
体温=恒温，胎生=是 =>哺 乳类
胎生 水生动物 飞行动物
是
否
否
否
否
否
否
是
否
是
是
否
否
半
否
否
否
否
是
否
是
否
否
是
是
否
否
是
是
否
否
半
否
否
半
否
是
否
否
否
是
否
否
半
否
数据挖掘导论
有腿
是 否 否 否 是 是 是 是 是 否 是 是 是 否 是
冬眠
否 是 否 否 是 否 是 否 否 否 否 否 是 否 是
类标号
哺乳类 爬行类 鱼类 哺乳类 两栖类 爬行类 哺乳类 鸟类 哺乳类 鱼类 爬行类 鸟类 哺乳类 鱼类 两栖类
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
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规则提取的直接方法: 顺序覆盖
• 基本思想 – 依次对每个类建立一个或多个规则 – 对第i类建立规则
• 第i类记录为正例，其余为负例 • 建立一个第i类的规则r，尽可能地覆盖正例，而不覆盖负例 • 删除r覆盖的所有记录，在剩余数据集上学习下一个规则，直
到所有第i类记录都被删除
8
有序规则集
• 根据规则优先权将规则排序定秩（rank） – 有序规则集又成决策表（decision list）
• 对记录进行分类时 – 由被触发的，具有最高秩的规则确定记录的类标号 – 如果没有规则被触发，则指派到缺省类
规则的排序方案
• 基于规则的序
– 根据规则的质量排序
• 基于类的序
– 属于同一类的规则放在一起 – 基于类信息（如类的分布、重要性）对每类规则排序
第十九讲 基于规则的分类器
主讲：王彦
数据挖掘
1
基于规则的分类器
• 使用一组 “if…then…” 规则进行分类 • 规则: (Condition) y
– 其中 • Condition 是属性测试的合取 • y 是类标号
– 左部: 规则的前件或前提 – 右部: 规则的结论 – 分类规则的例子:
• (胎生=否) (飞行动物=是) 鸟类
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
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顺序覆盖: 例
(a) Original data
(b) Step 1
(c) Step 2
(c) Step 3
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
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Learn-One-Rule函数
• Learn-one-rule 函数的目标是提取一个分类规则，该规则覆盖 训练集中的大量正例，仅覆盖少量反例。
否
?
鲨血
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
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规则的分类器的特征
• 互斥规则集 – 每个记录最多被一个规则覆盖 – 如果规则都是相互独立的，分类器包含互斥规则
• 如果规则集不是互斥的 – 一个记录可能被多个规则触发 – 如何处理? • 有序规则集 – 基于规则的序 vs 基于类的序 • 无序规则集 – 使用投票策略
– 该确度率量 的与规F则pO1和ILipn1f/G(pa1i n+n1p)成1 正 l比og，2 p所1p以1n它1 更lo倾g 2向p于0p选0n择0 那些高支持度计数和高准 – 继续前例
• r1和r2的FOIL信息增益分别为43.12和2，因此规则r1比r2好
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
数据挖掘导论
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规则评估(续)
• 常用的度量
– 准确率、似然比、Laplace、M-estimate、FOIL信息增益
• 准确率
– Accuracy
，n : 被规则覆盖的实例数，nc : 被规则正确分类的实
例数 nc
– 问题：准确率n高的规则可能覆盖率太低
• 似然比 （越高越好） – k是类的个数 – fi是被规则覆盖的类i的样本k 的观测频度
– 规则增长 – 实例删除 – 规则评估 – 停止准则 – 规则剪枝
2020年4月24日星期五
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规则增长
• 两种策略
– 一般到特殊 • 从初始规则r: {}→y开始 • 反复加入合取项，得到更特殊的规则，直到不能再加入
– 特殊到一般 • 随机地选择一个正例作为初始规则 • 反复删除合取项，得到更一般的规则，直到不能再删除
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
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如何建立基于规则的分类器
• 直接方法:
– 直接由数据提取规则 – 把属性空间分为较小的子空间，以便于属于一个子空间的所有记
录可以使用一个分类规则进行分类
• 间接方法:
– 由其他分类模型提取规则 (例如，从决策树、神经网络等) – 例如: C4.5rules
– R (r2) = 2 [2log2(2/0.75)+0log2(0/1.25)] = 5.66 – r1比r2好
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
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规则评估(续)
• 考虑规则覆盖率的评估度量
Laplace f 1 nk
– n是规则覆盖的M样-e例s数tim，aft+e是规f则n覆盖kkp的 正例数，k是类的总数，p+是正类的
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
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规则的分类器的特征
• 穷举规则集 – 每个记录至少被一个规则覆盖 – 如果规则集涵盖了属性值的所有可能组合，则规则集具有穷举 覆盖
• 如果规则集不是穷举的 – 一个记录可能不被任何规则触发 – 如何处理? • 使用缺省类
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
• 规则r1覆盖“鹰” => 鸟类 • 规则r3 覆盖“灰熊” => 哺乳类
名称 体温
鹰 恒温 灰熊 恒温
2020年4月24日星期五
表皮覆盖羽毛 软毛胎生Fra bibliotek水生动物否
否
是
否
数据挖掘导论
飞行动物
是 否
有腿
是 是
冬眠
否 是
类标号 ？ ？
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规则的质量
• 用覆盖率和准确率度量 • 规则的覆盖率（coverage） :
2020年4月24日星期五
数据挖掘导论
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基于规则的分类器: 例
• 脊椎动物数据集
名称 体温
人类 蟒蛇 鲑鱼 鲸 青蛙 巨蜥 蝙蝠 鸽子 猫 虹鳉 美洲鳄 企鹅 豪猪 鳗鲡
蝾螈
恒温 冷血 冷血 恒温 冷血 冷血 恒温 恒温 恒温 冷血 冷血 恒温 恒温 冷血 冷血
2020年4月24日星期五
表皮覆盖
毛发 鳞片 鳞片 毛发 无 鳞片 毛发 羽毛 软毛 鳞片 鳞片 羽毛 刚毛 鳞片 无
先验概率 – 当规则的覆盖率很高时，两个度量都渐近地趋向于规则的准确率f+/n – 继续前例
• r1的Laplace度量为51/57 = 89.47%，很接近它的准确率 • r2的Laplace度量（75%）比它的准确率小很多
2020年4月24日星期五
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规则评估(续)
• 考虑规则的支持度计数的评估度量 – 规则的支持度计数对应于它所覆盖的正例数 – FOIL信息增益（First Order Inductive Leaner information gain） – 设规则r : A→+覆盖p0个正例和n0个反例; – 规则r’: A B→+覆盖p1个正例和n1个反例.扩展后规则的FOIL信息增益定义为
– r1 : 正类的期望频度为e+ = 5560/160 = 20.625 ; 负类的期望频度为e = 55100/160 =
34.375
– r2: 正类的期望频度为e+ = 260/160 = 0.75;