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机器学习-随机森林(Random Forest)

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

随机森林是一组决策树的商标术语。在随机森林中，我们收集了决策树（也称为“森林”）。为了基于属性对新对象进行分类，每棵树都有一个分类，我们称该树对该类“投票”。森林选择投票最多的类别（在森林中的所有树木上）。

2019-10-16

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机器学习-决策树（Decision Tree）简介

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

从上图中可以看出，决策树在产品总和表上工作，也称为析取范式。在上图中，我们预测计算机在人们日常生活中的使用。

2019-09-25

1.1K0

机器学习-决策树（Decision Tree）案例

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

这是我最喜欢的算法之一，我经常使用它。它是一种监督学习算法，主要用于分类问题。令人惊讶的是，它适用于分类和连续因变量。在该算法中，我们将总体分成两个或更多个同类集。这是基于最重要的属性/独立变量来完成的，以尽可能地作为不同的组。有关详细信息，请参阅简化决策树：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/complete-tutorial-tree-based-modeling-scratch-in-python/

2019-09-19

9120

什么是机器学习？

编程算法监督学习无监督学习决策树机器学习

除了机器学习（ML）工作定义之外，我们还旨在简要概述机器学习的基本原理，让机器“思考”的挑战和局限性，以及今天深入解决的一些问题学习（机器学习的“前沿”），以及开发机器学习应用程序的关键要点。

2019-09-05

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机器学习-决策树的优化

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

今天我们会使用真实的数据来建一棵决策树，编写代码，将其可视化，这样您即可明白决策树是如何在幕后工作的。这里我们使用sklearn中自带的数据集Iris flower data set，该数据集由来自三种鸢尾（ Iris setosa ， Iris virginica和Iris versicolor ）中的每一种的50个样品组成。从每个样品测量四个特征：萼片和花瓣的长度和宽度，以厘米为单位。基于这四个特征的组合，Fisher开发了一种线性判别模型，以区分物种。

2019-08-29

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