2018年12月18日
决策树
摘要： 1.简介 决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法 决策树学习的目标：根据给定的训练数据集构建一个决策树模型，使它能够对实例进行正确的分类 决策树学习的本质：从训练集中归纳出一组分类规则，或者说是由训练数据集估计条件概率模型 决策树学习的损失函数：正则化的极大似然函数 决策树 阅读全文
posted @ 2018-12-18 09:04 大来 阅读(200) 评论(0) 推荐(0) 编辑