软件开发专业主要涉及到三方面知识结构，分别是基础学科、计算机基础以及软件开发技术。
基础学科包括高数、线性代数、概率论、离散数学、物理、数电、模电等课程，其中数学是软件开发专业的重点课程，一定要引起足够的重视。数学不仅是计算机专业考研的必考内容，对于软件开发也具有重要的意义，因为软件开发问题说到底就是数学问题。如果想在软件开发的道路上有更好的发展，一定要有一个扎实的数学基础。
计算机基础课程包括操作系统体系结构、计算机网络、数据结构、算法设计、编译原理、编程语言、数据库等内容，这些课程都是非常重要的基础课，尤其是数据结构和算法设计。对于软件开发专业的学生来说，这些基础课将为以后的读研和工作打下扎实的基础。一个比较好的学习方法是在本科阶段读一下Linux操作系统的核心源代码，这样不仅能够系统的了解操作系统，也能够锻炼自己的编程能力。
软件开发技术则主要针对于当前流行的技术方向，比如Web开发、大数据开发、移动互联网开发等内容。不同的学校通常会有具体的细分方向，学生可以根据自身的知识结构和兴趣爱好进行选择。如果学习能力比较强，可以考虑一下大数据开发方向，当前正处在大数据落地应用的初期，所以未来大数据开发岗位会比较多，就业前景也比较值得期待。
摘要在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可以对分类及决策问题进行概率推断。在这一篇文章中，将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树（decision tree）。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。
3.2、决策树引导
通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：
女儿：多大年纪了？
母亲：26。
女儿：长的帅不帅？
母亲：挺帅的。
女儿：收入高不？
母亲：不算很高，中等情况。
女儿：是公务员不？
母亲：是，在税务局上班呢。
女儿：那好，我去见见。
这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。相当于通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见。假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑（声明：此决策树纯属为了写文章而YY的产物，没有任何根据，也不代表任何女孩的择偶倾向，请各位女同胞莫质问我^_^）：
上图完整表达了这个女孩决定是否见一个约会对象的策略，其中绿色节点表示判断条件，橙色节点表示决策结果，箭头表示在一个判断条件在不同情况下的决策路径，图中红色箭头表示了上面例子中女孩的决策过程。
这幅图基本可以算是一颗决策树，说它“基本可以算”是因为图中的判定条件没有量化，如收入高中低等等，还不能算是严格意义上的决策树，如果将所有条件量化，则就变成真正的决策树了。
有了上面直观的认识，我们可以正式定义决策树了：
决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节 点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放 的类别作为决策结果。
可以看到，决策树的决策过程非常直观，容易被人理解。目前决策树已经成功运用于医学、制造产业、天文学、分支生物学以及商业等诸多领域。知道了决策树的定义以及其应用方法，下面介绍决策树的构造算法。
3.3、决策树的构造
不同于贝叶斯算法，决策树的构造过程不依赖领域知识，它使用属性选择度量来选择将元组最好地划分成不同的类的属性。所谓决策树的构造就是进行属性选择度量确定各个特征属性之间的拓扑结构。
构造决策树的关键步骤是分裂属性。所谓分裂属性就是在某个节点处按照某一特征属性的不同划分构造不同的分支，其目标是让各个分裂子集尽可能地“纯”。尽可能“纯”就是尽量让一个分裂子集中待分类项属于同一类别。分裂属性分为三种不同的情况：
1、属性是离散值且不要求生成二叉决策树。此时用属性的每一个划分作为一个分支。
2、属性是离散值且要求生成二叉决策树。此时使用属性划分的一个子集进行测试，按照“属于此子集”和“不属于此子集”分成两个分支。
3、属性是连续值。此时确定一个值作为分裂点split_point，按照>split_point和<=split_point生成两个分支。
构造决策树的关键性内容是进行属性选择度量，属性选择度量是一种选择分裂准则，是将给定的类标记的训练集合的数据划分D“最好”地分成个体类的启发式方法，它决定了拓扑结构及分裂点split_point的选择。
属性选择度量算法有很多，一般使用自顶向下递归分治法，并采用不回溯的贪心策略。这里介绍ID3和C4.5两种常用算法。
3.3.1、ID3算法
从信息论知识中我们直到，期望信息越小，信息增益越大，从而纯度越高。所以ID3算法的核心思想就是以信息增益度量属性选择，选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。下面先定义几个要用到的概念。
设D为用类别对训练元组进行的划分，则D的熵（entropy）表示为：
其中pi表示第i个类别在整个训练元组中出现的概率，可以用属于此类别元素的数量除以训练元组元素总数量作为估计。熵的实际意义表示是D中元组的类标号所需要的平均信息量。
现在我们假设将训练元组D按属性A进行划分，则A对D划分的期望信息为：
而信息增益即为两者的差值：
ID3算法就是在每次需要分裂时，计算每个属性的增益率，然后选择增益率最大的属性进行分裂。下面我们继续用SNS社区中不真实账号检测的例子说明如何使用ID3算法构造决策树。为了简单起见，我们假设训练集合包含10个元素：
其中s、m和l分别表示小、中和大。
设L、F、H和R表示日志密度、好友密度、是否使用真实头像和账号是否真实，下面计算各属性的信息增益。
因此日志密度的信息增益是0.276。
用同样方法得到H和F的信息增益分别为0.033和0.553。
因为F具有最大的信息增益，所以第一次分裂选择F为分裂属性，分裂后的结果如下图表示：
在上图的基础上，再递归使用这个方法计算子节点的分裂属性，最终就可以得到整个决策树。
上面为了简便，将特征属性离散化了，其实日志密度和好友密度都是连续的属性。对于特征属性为连续值，可以如此使用ID3算法：
先将D中元素按照特征属性排序，则每两个相邻元素的中间点可以看做潜在分裂点，从第一个潜在分裂点开始，分裂D并计算两个集合的期望信息，具有最小期望信息的点称为这个属性的最佳分裂点，其信息期望作为此属性的信息期望。
3.3.2、C4.5算法
ID3算法存在一个问题，就是偏向于多值属性，例如，如果存在唯一标识属性ID，则ID3会选择它作为分裂属性，这样虽然使得划分充分纯净，但这种划分对分类几乎毫无用处。ID3的后继算法C4.5使用增益率（gain ratio）的信息增益扩充，试图克服这个偏倚。
C4.5算法首先定义了“分裂信息”，其定义可以表示成：
其中各符号意义与ID3算法相同，然后，增益率被定义为：
C4.5选择具有最大增益率的属性作为分裂属性，其具体应用与ID3类似，不再赘述。
3.4、关于决策树的几点补充说明
3.4.1、如果属性用完了怎么办
在决策树构造过程中可能会出现这种情况：所有属性都作为分裂属性用光了，但有的子集还不是纯净集，即集合内的元素不属于同一类别。在这种情况下，由于没有更多信息可以使用了，一般对这些子集进行“多数表决”，即使用此子集中出现次数最多的类别作为此节点类别，然后将此节点作为叶子节点。
3.4.2、关于剪枝
在实际构造决策树时，通常要进行剪枝，这时为了处理由于数据中的噪声和离群点导致的过分拟合问题。剪枝有两种：
先剪枝——在构造过程中，当某个节点满足剪枝条件，则直接停止此分支的构造。
后剪枝——先构造完成完整的决策树，再通过某些条件遍历树进行剪枝。
关于剪枝的具体算法这里不再详述，有兴趣的可以参考相关文献。
好文要顶 关注我 收藏该文
张兰云
粉丝 - 48 关注 - 2
+加关注
00
« 上一篇： javascript笔试题
» 下一篇： 判断整数序列是不是二叉排序树的后序遍历结果
posted @ 2012-08-29 15:37 张兰云 阅读(477) 评论(0) 编辑 收藏 举报
刷新评论刷新页面返回顶部
登录后才能查看或发表评论，立即 登录 或者 逛逛 博客园首页
【推荐】阿里云新人特惠，爆款云服务器2核4G低至0.46元/天
【推荐】天翼云-红云展翼|智领启航，云主机1核2G仅59元/年
【推荐】云产品年终特惠，腾讯云轻量应用服务器6.58元/月起
编辑推荐：
· 现代 CSS 高阶技巧，像 Canvas 一样自由绘图构建样式！
· 解读 JVM 级别本地缓存 Caffeine 青出于蓝的要诀
· 使用 C# 11 的静态接口方法改进面向约定的设计
· 玩好 .NET 高级调试，你也要会写点汇编
· MySQL 空间暴涨 150G 导致锁定，发生了什么
阅读排行：
· 【基于OpenAI的ChatGPT】搭建属于自己的微信聊天机器人(附带注册英国手机号码方式)
· 玩 ChatGPT 的正确姿势「GitHub 热点速览 v.22.49」
· 推荐一款 在线+离线数据 同步框架 Dotmim.Sync
· 瞧瞧别人家的API接口，那叫一个优雅
· 我不写单元测试，被批了
