摘要：
学习内容： 1. 信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度） 2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景 3. 回归树原理 4. 决策树防止过拟合手段 5. 模型评估 6. sklearn参数详解，Python绘制决策树 阅读全文
摘要：
学习内容： CART树 算法原理 损失函数 分裂结点算法 正则化 对缺失值处理 优缺点 应用场景 sklearn参数 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58221959 CART树 算法分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tre 阅读全文