决策理论

由圣彼得堡大学经济学院哈林教授以俄语讲授的决策理论分析课程。

黑白风格的 DS 证据理论，挺适合搞规则合成和冲突的场景。你要是研究像防火墙规则优化、数据挖掘啥的，点进来看看挺值。里面那套合成规则讲得蛮清楚，思路也比较系统。嗯，尤其是你遇到多源信息决策冲突的时候，参考这个真能省不少事。

分类器的实战资料里，贝叶斯决策理论这套内容还蛮值得一看的，思路清晰，例题也不少。嗯，讲到了正态分布下怎么用最小风险做判断，还把Bayes 分类器和决策树做了对比，蛮有参考价值的。 里面关于分类错误率和风险最小化那一块讲得比较细。尤其是聂曼－皮尔逊准则那段，适合做二分类的兄弟参考下。响应也快，理论结合得还算实用。新手刚入门也不会太吃力。 如果你是做机器学习或者数据挖掘那一挂的，这套资料可以帮你理清决策层的逻辑。而且里面还有带代码的例题，比如用Bayes 分类器算最小错误率，挺贴合实际场景。 建议你也顺手看看相关链接：Matlab 贝叶斯分类器，还有个关于最小风险的案例也不错，点这儿：基于最小风险

决策树，一种强大的机器学习算法，通过树形结构模拟决策过程。每个节点代表一个属性测试，分支对应测试结果，最终的叶节点则给出预测类别或输出值。 决策树的核心在于通过对输入数据进行分层分割，构建精准的预测模型。这一过程如同绘制一张路线图，引导我们根据数据的特征做出最佳决策。

解析2、假定两类协方差矩阵相等∑=∑1+∑2

这本书是目前国内唯一的中文资源，对学习Kettle的朋友和研究ETL的专家都有很高的参考价值。

想学习理论的人必须先掌握理论，因为理论是实践的基础。

决策表中包含天气、温度、湿度、风速等多个因素，用于判断是否适合进行打垒球活动。例如，当天气为晴、温度炎热、风速弱时，取消活动；而在阴天、温度寒冷、风速正常时，可以进行打垒球。

《洞察数据挖掘：理论与实践》是一本适合入门的书，内容挺全面的，涵盖了从数据预到机器学习的各个方面。比如说数据清洗、特征选择，还有一些常用的机器学习算法，像决策树、支持向量机、K-means 聚类都讲得挺清楚的。如果你是做数据或者机器学习的，这本书真的挺实用，尤其是配合里面的光盘，操作起来更直观。书里还了多实用的工具，比如说Weka，用它可以轻松进行数据和建模。，这本书挺适合新手入门的。你可以通过实际的案例来深入理解每个概念，学到的知识不止停留在理论层面。书中的数据集和实例，结合实际操作，能你更好地理解数据挖掘的技巧。关键是，它起来不复杂，虽然涉及的内容多，但都有条理。如果你想把数据挖掘应用到实

在数据库理论中，规范化是一项关键工作。它涵盖了属性集闭包的计算，函数依赖集的应用，以及关系候选码的识别。通过分析属性在函数依赖中的位置，我们可以将属性分为左部、右部、左右两侧及非依赖部分。规范化理论的BCNF（Boyce-Codd Normal Form）标准也是关系数据库设计中的重要基础。