机器学习算法实践：决策树 (Decision Tree)
决策树学习 决策树学习是根据数据的属性采用树状结构建立的一种决策模型，可以用此模型解决分类和回归问题。常见的算法包括 CART(Classification And Regression Tree), ID3, C4.5等。我们往往根据数据集来构建一棵决策树，他的一个重要任务就是为了数据中所蕴含的知识信息，并提取出一系列的规则，这些规则也就是树结构的创建过程就是机器学习的过程。 决策树的结构 以下
相关文章
- 1. 机器学习算法实践-决策树(Decision Tree)
- 2. 机器学习实战（二）决策树DT（Decision Tree、ID3算法）
- 3. 机器学习：决策树（Decision Tree）
- 4. 机器学习-决策树 Decision Tree
- 5. 机器学习之 决策树(Decision Tree)
- 6. 机器学习-决策树（decision tree）
- 7. 机器学习之决策树(Decision Tree)
- 8. 决策树算法（decision tree）
- 9. Decision Tree (决策树算法)
- 10. 决策树（decision tree）算法
- 更多相关文章...
- • Thymeleaf项目实践 - Thymeleaf 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Kotlin学习（一）基本语法
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
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
