數據來自 UCI 數據集 匹馬印第安人糖尿病數據集 載入數據 建立決策樹，網格搜索微調模型 評價模型 畫出決策樹 隨機森林 ...

1.10. Decision Trees 決策樹（Decision Trees ，DTs）是一種無監督的學習方法，用於分類和回歸。它對數據中蘊含的決策規則建模，以預測目標變量的值。 某些情況，例如下面的例子，決策樹通過學習模擬一個包含一系列是否判斷的正弦曲線。樹越深，決策樹的規則和擬合越復雜 ...

本章主要講訓練模型的方法。 線性回歸模型 閉式方程：直接計算最適合訓練集的模型參數 梯度下降：逐漸調整模型參數直到訓練集上的成本函數調至最低，最終趨同與第一種方法計算出的參數 ...

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用通俗的語言講解涵蓋算法模型的機器學習，主要內容包括機器學習通用概念、三個基本科學計算工具、有監督學習、聚類模型、降維模型、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網絡、自然語言處理、深度學習、強化學習、模型遷移等。在深入淺出地解析模型與算法之后，介紹使用Python相關工具進行開發的方法、解析經典案例，能理解 ...

回歸算法原理 CART(Calssification and Regression Tree)算法是目前決策樹算法中最為成熟的一類算法，應用范圍也比較廣泛。它即可用於分類，也可用於預測。 西方預測理論一般都是基於回歸的，CART是一種通過決策樹方法實現回歸的算法，它有很多其他全局回歸算法 ...

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

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