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woaielf
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2016年5月20日
决策树(chap3)Machine Learning In Action学习笔记
摘要: 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。缺点:可能会产生过度匹配问题。适用数据类型:数值型(必须离散化)和标称型。决策树创建分支的伪代码函数createBranch():检测数据集中的每个子项是否属于同一分类: If so return 类标签; Else 寻找划分数据集的最好特征 划分数据集 创建...
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posted @ 2016-05-20 10:25 woaielf
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