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问答题
什么是决策树，给出一个决策树的案例
答案：
正确答案：决策树：是一种非参数的有监督学习方法，他能够从一系列的特征和标签的数据中总结出决策树的规则，并且用树状图的结构来呈现这些规则，以解决回归和分类问题。这里的非参指的是不限制数据的结构和类型；监督学习指的是：这些类别是事先有标签的。它可以认为是if-then规则的集合。决策树的核心问题是如何获得最优的树以及如何让决策树停止生长。如对“是否学习”这个问题进行决策，先看是否有“对象”，有的话是否需要“陪伴对象”，通过一次次子决策后得到最终决策：是否学习。
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问答题
0给出线性回归的参数估计方法，和判定系数公式？
答案： 正确答案：参数估计方法：1、误差平方和—SSE.实际观测值与回归方程预测值之差的平方再求和；2、总平方和—SST：样本的观测值与样本均值之差的平方再求和；3、回归平方和—SSR：回归方程的预测值与样本均值之差的平方再求和判定系数。判定系数公式：回归平方和与总平方和的比值，这个值的取值范围在区间[0，1]之间，SSR／SST这个值用来对估计的回归方程的拟合优度作出评估，这个比值被称为判定系数，记作r^{2}。