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2019年11月6日
机器学习之决策树(学习笔记)
摘要: 1. 决策树(decision tree):是一种基本的分类与回归方法,分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。 2. 决策树的基本思想是以信息熵为变量构造
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posted @ 2019-11-06 16:01 煮酒一笑观花
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