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(202) 评论(0) 推荐(0) 编辑