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机器学习高级-weakai-决策树idtree
尹成学院
2023-01-13 01:38:32
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课时知识点
机器学习高级-weakai-决策树idtree
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决策树
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机器学习
算法系列课程,
决策树
视频教程,通过具体案例详细讲解
机器学习
算法-
决策树
。简单通俗的介绍常见的
机器学习
算法,具体内容包括认识
决策树
、熵、Python验证算法等。并且用python验证。
机器学习
算法之
决策树
决策树
是
机器学习
最基础的算法之一,基于
决策树
可衍生出AdaBoostTree、随机森林、GBDT等
高级
算法。本文重点介绍
决策树
的构造原理及应用。
决策树
学习笔记
1 前言
决策树
是非常经典的
机器学习
模型,日常工作中许多分类和回归问题都可以用
决策树
解决,很多更
高级
、先进的
机器学习
模型也基于
决策树
构建,为了夯实基础、正确运用
决策树
,今天我们来回顾一些
决策树
里最重要的技术细节。 鸢尾花品种分类
决策树
示例 2 算法重要细节 2.1 如何做预测 示例中深度为2的
决策树
的展示了做决策的过程和结论,对于150个样本点,在根节点上,
决策树
以花瓣长度(petal length)是否小于2.45厘米将数据分成两部分,花瓣长度小于2.45厘米的样本被分类成setosa,大于
决策树
实现--分类与回归树(CART)
决策树
是一种很基础而又重要的
机器学习
算法,是众多更
高级
算法实现的基础。要理解哪些更
高级
的算法,首先理解分类与回归树是很重要的。
决策树
在
机器学习
的理论学习与实践
决策树
,是一种传统
机器学习
算法,也是
机器学习
的入门算法之一。在它的基础上,衍生了随机森林、GBDT、XGBOOST等在CTR领域效果极佳的算法,因此,对它的学习可视为通向
高级
算法的必经之路,同时,它具有极强的可解释性,可应对回归与分类问题,也视为商业应用展示的不二之选。对学习算法的入门者来说,了解
决策树
很有必要,为此,飞马网于3月27日晚,邀请到毕业于美...
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