决策树学习笔记（一）
决策树学习笔记（一） 前言 For GBDT: 提升树、GBDT是以分类树或者回归树为基本分类器的提升方法，在看提升树算法的时候我发现对决策树学习的一些细节并不清晰了，于是决定从头再学一遍。之前的理解还是比较粗浅，一直以为决策树比较简单，类似于很多的简单规则一级一级拼凑起来，其实对决策树的条件概率表示、特征选择、决策树生成以及剪枝都没有真正的掌握。真正的理解算法是要能够非常通俗的把算法思想表达出来
相关文章
- 1. 决策树学习笔记
- 2. 决策树学习笔记（一）
- 3. 决策树--学习笔记（一）
- 4. 决策树学习笔记（二）
- 5. 机器学习笔记-决策树
- 6. 决策树学习笔记整理
- 7. 机器学习笔记---决策树
- 8. 机器学习笔记——决策树
- 9. 【机器学习笔记】决策树
- 10. 机器学习 笔记2：决策树
- 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（一）基本语法
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. 决策树学习笔记
- 2. 决策树学习笔记（一）
- 3. 决策树--学习笔记（一）
- 4. 决策树学习笔记（二）
- 5. 机器学习笔记-决策树
- 6. 决策树学习笔记整理
- 7. 机器学习笔记---决策树
- 8. 机器学习笔记——决策树
- 9. 【机器学习笔记】决策树
- 10. 机器学习 笔记2：决策树