机器学习(十二) 决策树（上）
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的 基础上，通过构成决策树来求取净现值的 期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法 ID3, C4.
相关文章
- 1. 机器学习(十二) 决策树（下）
- 2. 机器学习实战--决策树（二）
- 3. 机器学习【二】决策树
- 4. 机器学习-决策树裁剪（二）
- 5. 机器学习-二叉决策树
- 6. 《机器学习》（二）决策树算法
- 7. 机器学习(二)------决策树
- 8. 机器学习（二）：决策树之ID3
- 9. 机器学习实战（二）决策树
- 10. 机器学习入门|决策树（二）
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 机器学习(十二) 决策树（下）
- 2. 机器学习实战--决策树（二）
- 3. 机器学习【二】决策树
- 4. 机器学习-决策树裁剪（二）
- 5. 机器学习-二叉决策树
- 6. 《机器学习》（二）决策树算法
- 7. 机器学习(二)------决策树
- 8. 机器学习（二）：决策树之ID3
- 9. 机器学习实战（二）决策树
- 10. 机器学习入门|决策树（二）