属性选择CART决策树优化方法与实践第四章PPT

由判定树提取分类规则的思路挺实用，尤其是用IF-THEN 规则来表达知识，清晰直观。每条规则其实就是一条从根节点到叶节点的路径，把路径上的属性值对拼起来，就是前件；叶子节点的分类结果就是后件。嗯，这种形式适合快速理解模型逻辑。 判定树的规则生成方式蛮像写条件语句，比如：if 天气=晴 and 温度=高 then 去打球。代码逻辑挺像你在前端搞表单验证的那种多条件判断，用起来顺手。还有，规则易于解释，比较方便做可视化或导出成文档。 讲这些的 PPT 是《数据挖掘原理与实践》第四章的内容，重点就在这个规则提取过程。里面用例子解释得比较透彻，不是那种光讲原理的风格，比较适合边学边上手。要做可解释模型

4.1 创建和操作表，包括数据完整性和约束条件。4.2 修改表结构以及介绍分区表。4.3 创建和操作视图。

回归的 PPT 资源，内容还挺扎实的，尤其适合想搞懂数据挖掘中预测部分的你。PPT 讲了线性回归、非线性回归，还有逻辑回归，例子也比较贴地气，像是拿顾客的收入和职业去预测他们的消费，挺接地气的。线性回归部分入门友好，代码实现也不复杂。非线性那块涉及一些数学细节，结合 Fminspleas 和 Matlab 来看更容易理解。逻辑回归虽然不是重点，但也顺带讲了下。

数据挖掘第四章的 PPT 里，连续属性讲得还挺细，像income > 4200这种条件判断用得比较多，适合搞分类模型的同学参考一下。你要是用 C4.5、CART 这些算法，就会碰到连续值分裂的逻辑，PPT 里这个点解释得还不错。 比较推荐你搭配R 语言数据挖掘那篇一起看，里面有些案例代码也挺实用的。要是你对 MATLAB 熟，就顺带看看MATLAB 教程第四章，换个角度理解也蛮有收获。 哦对了，连续属性的时候别忘了做归一化或者标准化，是你后续还要接模型或者画图的话，不容易出问题。比如收入4200、10000差距大，模型容易偏向高值那一类。 如果你还在懵怎么拆分连续变量，可以照着 PPT 例子自

非线性回归的第四章 PPT，内容讲得挺接地气的。讲的是那种 y 和 x 不是线性关系的情况，嗯，像 指数增长、对数回归这些，直接上线性模型肯定不准。它教你怎么通过变换把问题绕回来，变成线性的，方便建模。 比如说 log(y) = a + b*x 这种套路，常见又好用。PPT 里还举了实际模型例子，看着不空洞。而且讲得蛮清晰的，不是那种让你看半天也不懂的风格，适合刚接触 非线性回归的你。 你要是对 Matlab 感兴趣，相关资料还真不少：像用 Fminspleas 拟合的文章，效率还不错；还有直接线性变换实现也挺实用的。顺手能找到一堆可以借鉴的例子。 ，这份 PPT 是一个蛮合适的入门材料。如果

SQL 的高级用法整理得挺全的一份教案资源，内容覆盖了从变量、注释到流程控制语句，结构清晰，查起来也方便。是函数和运算符部分，讲得蛮细，适合平时写复杂查询或者调试逻辑的时候参考一下。顺带还贴心附了两个相关的拓展资料，想深入了解逻辑运算和流程控制的同学可以顺手点进去看看，挺有的。

Oracle官方文档概述，这是其中的第四节。

（3）为新表起名的不同方法。

Matlab对理工科学生非常实用，是一项值得深入学习的资源，内容详尽。