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 1.简述机器学习常用的分类算法，Logistic回归，SVM，Decision Tree，随机森林等相关分类算法的原理，公式推导，模型评价，模型调参。模型使用场景。你应该使用哪种机器学习算法？这在很大程度上依赖于可用数据的性质和数量以及每一个特定用例中你的训练目标。不要使用最复杂的算法，除非其结果值得付出昂贵的开销和资源。这里给出了一些最常见的算法，按使用简单程度排序。决策树一、  决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。5、无参数方法，无模型、数据、特征假设6、存储方式简单7、对新样本分类更有效，对各类问题具有普适性。8、可以提取一系列规则二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。（对噪声敏感）3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。5、非自适应，不支持增量训练。三、改进措施1、对决策树进行剪枝。可以采用交叉验证法和加入正则化的方法。2、使用基于决策树的combination算法，如bagging算法，randomforest算法，可以解决过拟合的问题三、应用领域企业管理实践，企业投资决策，由于决策树很好的分析能力，在决策过程应用较多。KNN算法一、KNN算法的优点1、KNN是一种在线技术，新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练2、KNN理论简单，容易实现3、无输入数据假定，对异常值不敏感二、KNN算法的缺点1、对于样本容量大的数据集计算量比较大。2、样本不平衡时，预测偏差比较大。如：某一类的样本比较少，而其它类样本比较多。3、KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。4、k值大小的选择。5、KNN实际上相遇于用一种简单的非参数密度估计方法把贝叶斯规则应用于类条件密度估计6、没有解释性，无法体现数据内在含义7、数据范围存在重叠时，分类精度不高三、KNN算法应用领域文本分类、模式识别、聚类分析，多分类领域支持向量机（SVM）一、  SVM优点1、解决小样本下机器学习问题。2、解决非线性问题。3、无局部极小值问题。（相对于神经网络等算法）4、可以很好的处理高维数据集。5、泛化能力比较强。二、SVM缺点1、对于核函数的高维映射解释力不强，尤其是径向基函数。2、对缺失数据敏感。3、调参麻烦，核函数难选难调三、SVM应用领域文本分类、图像识别、主要二分类领域AdaBoost算法一、AdaBoost算法优点1、很好的利用了弱分类器进行级联。2、可以将不同的分类算法作为弱分类器。3、AdaBoost具有很高的精度。4、相对于bagging算法和Random Forest算法，AdaBoost充分考虑的每个分类器的权重。二、Adaboost算法缺点1、AdaBoost迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定，可以使用交叉验证来进行确定。2、数据不平衡导致分类精度下降。3、训练比较耗时，每次重新选择当前分类器最好切分点。三、AdaBoost应用领域模式识别、计算机视觉领域，用于二分类和多分类场景朴素贝叶斯算法一、朴素贝叶斯算法优点1、对大数量训练和查询时具有较高的速度。即使使用超大规模的训练集，针对每个项目通常也只会有相对较少的特征数，并且对项目的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运算而已。2、支持增量式运算。即可以实时的对新增的样本进行训练。3、朴素贝叶斯对结果解释容易理解。二、朴素贝叶斯缺点1、由于使用了样本属性独立性的假设，所以如果样本属性有关联时其效果不好。2、类条件概率密度函数，是从训练样本估计到的，问题是，实际测试的时候，训练样本很难完全代替实际数据，因此，泛化能力会受影响（生成模型的通病吧，数据漂移问题影响大）。三、朴素贝叶斯应用领域文本分类、欺诈检测中使用较多Logistic回归算法一、logistic回归优点1、计算代价不高，易于理解和实现二、logistic回归缺点1、容易产生欠拟合。2、分类精度不高。3、这种单决策面的线性拟合分类器，很脆弱（现实大多数非线性）三、logistic回归应用领域用于二分类领域，可以得出概率值，适用于根据分类概率排名的领域，如搜索排名等。Logistic回归的扩展softmax可以应用于多分类领域，如手写字识别等。2.机器学习常用的聚类算法，Kmeans,BDSCAN，SOM（个人论文中使用的算法），LDA等算法的原理，算法（模型）中参数的确定，具体到确定的方法；模型的评价，例如LDA应该确定几个主题，Kmeans的k如何确定，DBSCAN密度可达与密度直达。聚类是机器学习中一种重要的无监督算法，它可以将数据点归结为一系列特定的组合。理论上归为一类的数据点具有相同的特性，而不同类别的数据点则具有各不相同的属性。在数据科学中聚类会从数据中发掘出很多分析和理解的视角，让我们更深入的把握数据资源的价值、并据此指导生产生活。

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12期获奖名单和提交顺序一致，未进行复测。这个获奖名单是最终版吗？ 不可能前排选手都是满分吧，请问主办方最后有没有进行多组数据复测？就算都是满分情况下，性能以及运行时间也都一致？

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如题，按照Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导_AI开发平台ModelArts_华为云，执行step4-4，make install时报错如下，求解决，谢谢！

【话题交流】谈谈大家对2024的对于自己学到的人工智能的总结和对2025年的计划与展望

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