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机器学习原理

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机器学习（6）——决策树前言：

前言：通过第前面的学习介绍了机器学习回归模型创建的流程，并且知道了机器学习要做的事情是找到目标函数，优化它，通过每次迭代都使目标函数值最小，最优解就是目标函数最小化时侯对应的模型参数。而这一章会介绍一种和回归模型流程相反的模型—决策树，它是通过建立树模型之后，才得到的损失函数，并且成为衡量决策树模型的指标。有时候数据特征众多且巨大，可以利用这种直观的树结构对数据特征进行切分，然后再构建模型。本章主要涉及到的知识点有：信息熵决策树决策树优化树剪枝算法决策树可视化算法思想：从决策到决策树本节首

2018-04-27

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