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    2019-08-19 17:56:03
    阅读量:206
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  • ***********写在前面*************************************************************************************************本文章所有内容都是我从其他前辈处摘录过来的,本人只是做了相应的整理,在文章中也标注了某一段的来源,文章结尾附了链接~~~~~~~~~~***********以下是正文*...
    2018-06-19 14:00:18
    阅读量:1575
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  • 有读者反映,说我上篇文章Python3《机器学习实战》学习笔记(一):k-近邻算法(史诗级干货长文),太长了。一看那么长,读的欲望都降低了。既然如此,决策树的内容,我就分开讲好了。本篇讨论决策树的原理和决策树的构建,完整实例内容会在下一篇进行讲解。
    2017-07-21 16:44:27
    阅读量:40430
    评论:45
  • 这几天在看决策树算法,发现这算法在实际的应用中使用挺多的。所以想总结一下:这里给出一些我觉得比较好的博客链接:http://blog.jobbole.com/86443/ 通俗易懂,同时也讲了一些决策树算法:如ID3、C4.5之类的。以及建立完完整的决策树之后,为了防止过拟合而进行的剪枝的操作。决策树算法介绍及应用:http://blog.jobbole.com/89072/ 这篇博文
    2015-11-02 10:35:18
    阅读量:9497
    评论:1
  • 1.决策树的相关知识在之前的接触中决策树直观印象应该就是if-else的循环,if会怎么样,else之后再继续if-else直至最终的结果。在上节讲的kNN它其实已经可以完成很多任务,但是它最大的缺点就是无法给数据集的内在含义,决策树的主要优势在于数据形式非常容易理解。我们来对决策树进行一个总的概括,然后对程序进行解释。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
    2017-05-02 13:46:57
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    2017-12-09 20:33:48
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    2018-07-09 22:01:34
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    2018-05-17 22:26:54
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    2018-04-25 16:43:38
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