-2023-02-24 22:28:26
-老师，原版书课后题第33页第3题，请问为什么不能选择C，而是选择A呢？步骤2中提到“based on a wide variety of the most relevant financial and non-financial characteristic”是贴标签的意思吗？谢谢。
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Essie2023-02-25 14:46:02
Essie你好，based on a wide variety of the most relevant financial and non-financial characteristic不是贴标签的意思，这句话描述的不是数据本身的类型，而是指机器学习用来分类的方法，它说“基于各种财务相关和非财务的特征”将10000只股票分为20个group，但是具体这20类是根据什么指标进行分类，分出来是什么结果，我们并不知道，题目中也没有说明，所以这是非监督学习。三个选项中只有A是非监督学习的方法，所以选择K均值聚类。
如果题目说它用的是可视化的算法，将股票分为IPO目标和非IPO目标，或分成了成长股和价值股，这种情况才选CART。
PS: 麻烦下次同学下次说LM6的第三题，因为你说的原版书页数好像不太对，这个是原版书的第268页，不是33页，这样不太好定位题目，谢谢啦～
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谢谢老师。好的，我下次注意表明LM几哈。另外，请问一般case中，哪些词或字眼表示对应的机器学习是基于“贴标签”呢？
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你好，如果题目中有明确说到分类的结果，那么数据就是打过标签的。比如贷款分成违约和不违约，债券分成不同的评级，这些都属于分类的目标是明确的。
但如果他只说要分类，但是要分成什么并不知道，那么就是没打过标签的数据。
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谢谢老师。只是这里说基于财务和非财务特征，不是和违约和不违约同理，是标签的一种吗？我还是没完全弄懂😂
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违约不违约是分类的结果。
基于财务和非财务特征是分类的方法，但是基于财务和非财务特征可以分出什么类别出来，题目没说。
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谢谢老师。懂了，即分类结果（即类别）才能作为标签？
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这么说有些不太准确，应该说有特定的分类目标和结果，说明数据是打过标签的。
因为有些题目会明确的说数据是labeled date或是unlabeled data，那么很容易区分是监督还是非监督学习。
但是有些题目不会说是不是打过标签的数据，所以可以根据有没有具体的分类目标来判断，用到的数据集是打过标签还是没打过标签的数据，从而判断是监督学习还是非监督学习。
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谢谢老师耐心、专业的答疑，现在明白了。一是根据题目是否明确提及labeled data；而是题目没有明说是否贴标签，但可以根据是否提供分类目标（或结果）作出判断。谢谢。
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不好意思，打错字。不是“而”，是“二”。
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是的，理解正确，加油～
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