第351章 布丁

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psi为分类数据,取1表示接受了新的教学方法指导,0表示没有接受新的教学方法指导;gpa表示学生平均积分点,为数值型数据;tuc表示以往的学生成绩,为数值型数据。假如,想了解gpa、tuc和psi对学生成绩是否有影响,以及预测学生学习成绩是否会提高,你会选择下述用哪个。

模型?为什么?(a.线性回归

b.逻辑回归

c.聚类

d.关联规则挖掘)你的选择:逻辑回归你的解释:逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。在这个情况下,我们的目标是预测学习成绩是否提高,这是一个二分类问题,即学习成绩提高或不提高。逻辑回归可以用来建立一个概率模型,根据给定的特征值(gpa、tuc和psi),计算出学生成绩提高的概率。逻辑回归模型的输出是一个概率值,表示学生成绩提高的可能性。这使得我们能够根据学生的特征值进行预测,并判断他们学习成绩是否会提高。此外,逻辑回归还可以提供每个特征的权重系数,帮助我们理解各个特征对学生成绩的影响程度。线性回归

(a.线性回归)

也可用于这个问题,但它更适用于连续数值型的目标变量的预测,而不是二分类问题。聚类

(c.聚类)

是无监督学习方法,不适用于这个情况。关联规则挖掘

(d.关联规则挖掘)

通常用于发现数据中的频繁项集和关联关系,不太适合用于预测学生成绩的问题。因此,在给出的选项中,选择使用逻辑回归模型(b.逻辑回归)是合适的,它可以用于预测学生学习成绩是否会提高,并了解gpa、tuc和psi对学生成绩的影响程度。4、k-means算法在给定数据集上运行第一次后的结果为,数据集分为三个簇:

c露ster1:

(1,

3)、

(2,4);c露ster2:

(4,

0)

、(2,

0);c露ster3

:(0,

3)、

(0,

5)。样本(0,

3)和c露ster2的质心之间的曼哈顿距离为:你的答案:5你的计算过程:c露ster2的质心:(4+2)\/2=3;0样本的坐标是

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