机器学习之决策树（Decision Tree）
1 引言 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类 ...
原文：机器学习 | 算法笔记- 决策树（Decision Tree）
前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳，目的为了清晰阐述算法原理，同时附带上手代码实例，便于理解。 目录 k近邻 KNN 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机 SVM 组合算法 Ensemble Method K Means 机器学习算法总结 本章为决策树算法，内容包括基本模型介绍，以及包括ID C . 和CART树不同树模型的介绍。同时包括python 下的代码实战，代码实现包 ...
2019-03-10 17:54 0 1552 推荐指数：
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