机器学习之决策树与随机森林

目录 1、了解熵、条件熵、互信息的概念及公式 1.1、熵 1.2、条件熵 1.3、信息增益/互信息 2、了解决策树 2.1、了解决策树的概念和特点以及和熵的关系 2.2、了解树生成的过程 2.3、了解决策树三种算法的区别 2.4、了解决策树的损失函数 2.5、了解解决决策树过拟合的方法 2.6、了解后剪枝的过程 3、了解Bagging和随机森林 4、掌握样本不均衡常用的处理方法 5、随机森林算法常

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