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文章/答案/技术大牛

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木东居士的专栏

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决策树5：剪枝与sklearn中的决策树

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

当训练数据量大、特征数量较多时构建的决策树可能很庞大，这样的决策树用来分类是否好？答案是否定的。

2019-12-23

3.8K0

决策树4：构建算法之ID3、C4.5

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

ID3算法是一种分类预测算法，算法以信息论中的“信息增益”为基础。核心是通过计算每个特征的信息增益，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，递归地构建决策树。

2019-12-23

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决策树3: 特征选择之寻找最优划分

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

决策树算法的三个步骤：特征选择、决策树生成、决策树剪枝。其中特征选择要解决的核心问题就是：

2019-12-23

1.2K0

决策树2: 特征选择中的相关概念

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

熵是热力学中的概念，表示混乱程度。熵越大，热力系统中粒子无规则的运动越剧烈；熵越小，粒子越趋近于静止的状态。

2019-12-23

1.6K0

决策树1：初识决策树

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

决策树是一个非常有意思的模型，它的建模思路是尽可能模拟人做决策的过程。因此决策树几乎没有任何抽象，完全通过生成决策规则来解决分类和回归问题。因为它的运行机制能很直接地被翻译成人类语言，即使对建模领域完全不了解的非技术人员也能很好地理解它。因此在学术上被归为白盒模型（white box model）。

2019-12-23

1.1K0

数据人必读的一篇数据可视化文章【值得珍藏】

数据可视化 python 决策树机器学习

数据可视化，对于很多人来说，并不是高不可攀和陌生的东西，无论是否是数据行业从业者，在日常的工作和汇报当中，都不免会使用到各种图表来直观的呈现数据。

2019-11-09

9100

特征工程系列：聚合特征构造以及转换特征构造

网络安全 https 机器学习决策树神经网络

关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~

2019-10-12

2.3K0

数据挖掘面试题之：梯度提升树

编程算法决策树机器学习神经网络深度学习

GBDT是机器学习面试中的常客，但是，要准确地说出它的原理却并不容易，除了掌握DT基本知识外，还要掌握加法模型、前向分步算法、梯度提升思想，本文是对这些知识点的一个简单总结，请各路大神指正。

2019-08-06

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