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利用 Spark 和 scikit-learn 将你的模型训练加快 100 倍

spark scikit-learn 机器学习决策树神经网络

当我们使用 Spark 进行数据处理时，我们首选的机器学习框架是 scikit-learn。随着计算机变得越来越便宜，机器学习解决方案的上市时间变得越来越关键，我们探索了加快模型训练的各种方法。其中一个解决方案是将 Spark 和 scikit-learn 中的元素组合到我们自己的混合解决方案中。

2019-09-17

2K0

机器学习面试中常考的知识点，附代码实现（二）

决策树机器学习深度学习人工智能神经网络

其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别，我们可以思考一下一个决策问题：是否去相亲，一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。

2019-08-29

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一文带你读懂机器学习和数据科学的决策树

决策树机器学习

决策树是一类非常强大的机器学习模型，在高度可解释的同时又在许多任务中有非常良好的表现。决策树在ML模型的特殊之处在于它清晰的信息表示结构。决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构。知识结构以这样的方式保存和显示，即使非专家也可以容易地理解。

2018-12-26

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决策树：一种像人脑一样工作的算法

决策树是用于机器学习最流行的算法之一，尤其对于分类和回归问题。我们每次做决策时大脑都像决策树一样工作。

2018-10-24

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Github 项目推荐 | 基于 ID3 算法的 ML 决策树的实现

github 编程算法决策树 ruby

本库是实现用于决策树学习的 ID3 算法的 Ruby 库，目前能够学习连续和离散的数据集。

2018-07-26

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开发者自述：我是如何理解决策树的

决策树编程算法

前言最近学习了一段时间的决策树算法，但是感觉并没有达到自己预期的想法，所以这几天参考了一些决策树方面的资料，来将自己的学习的过程的笔记记录在这里，来加深理解和请教别人指出错误。决策树的原理决策树又叫做 decision tree，这个是一种比较简单但是又得到广泛应用的分类器的一种形式。我们一般都是通过训练的数据来搭建起决策树的模型。通过这个模型，我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类，类似于我们的聚类算法。应用决策树有如下几个优点： 1：决策树的模型的可读性比较好，具有很强的可以描述性，有

2018-03-19

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