数据来自 UCI 数据集 匹马印第安人糖尿病数据集 载入数据 建立决策树，网格搜索微调模型 评价模型 画出决策树 随机森林 ...

1.10. Decision Trees 决策树（Decision Trees ，DTs）是一种无监督的学习方法，用于分类和回归。它对数据中蕴含的决策规则建模，以预测目标变量的值。 某些情况，例如下面的例子，决策树通过学习模拟一个包含一系列是否判断的正弦曲线。树越深，决策树的规则和拟合越复杂 ...

本章主要讲训练模型的方法。 线性回归模型 闭式方程：直接计算最适合训练集的模型参数 梯度下降：逐渐调整模型参数直到训练集上的成本函数调至最低，最终趋同与第一种方法计算出的参数 ...

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用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习，主要内容包括机器学习通用概念、三个基本科学计算工具、有监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在深入浅出地解析模型与算法之后，介绍使用Python相关工具进行开发的方法、解析经典案例，能理解 ...

回归算法原理 CART(Calssification and Regression Tree)算法是目前决策树算法中最为成熟的一类算法，应用范围也比较广泛。它即可用于分类，也可用于预测。 西方预测理论一般都是基于回归的，CART是一种通过决策树方法实现回归的算法，它有很多其他全局回归算法 ...

第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 决策树 概述 决策树 ...

https://pan.baidu.com/s/1iTIoa4RXdK-lo_QEgLEOFw 提取码：76hf ...