決策樹
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本文為 iPAS AI 應用規劃師考試提供重點複習，概述了 K-means、布林型、標準差、決策樹、DBSCAN、線性回歸等基礎概念，並介紹了皮爾森積差相關、主成分分析、隨機森林等進階模型，以及擴散模型和 AR 模型在時序預測與圖像生成的應用，最後強調 AI 價值在組織中的擴散。
本書精要：培養批判性思考、找出問題核心、應對複雜系統。透過區分限制條件與障礙，將問題拆解成最小單位，並區分『不想』、『不能』、『不會』三種情況，對症下藥。運用決策樹分析及效用公式，做出最佳決策。理解複雜系統的抗幹擾能力與臨界點，並以實際案例說明。最終，提升決策能力與時間管理，專注於重要事項。
5/5全球人才搶著學！密涅瓦的思考習慣訓練
透過機器學習與統計分析角度分析UCI機器學習資料集中的網路顧客購買意圖資料，並透過決策樹方式預測顧客是否會購買產品，提及少部分特徵選取、資料不平衡問題。
