Machine Learning
1、基础知识
1.1 机器学习方式
1.2 模型评估
1.2.1 错误率与精度
1.2.2 查准率与查全率
2、分类-基本算法
2.1 决策树
2.1.1 决策树的基本原理
2.1.2 决策树的三要素
2.1.3 决策树算法的优缺点
2.1.4 熵和信息增益的区别
2.1.5 剪枝处理的作用及策略
2.1.6 决策树算法-id3
2.1.7 决策树算法-c4.5
2.1.8 决策树算法-cart
3、分类-组合算法
3.1 集成学习概述
3.2 个体学习器
3.3 结合策略
3.4 Bagging和Boosting的联系与区别
3.5 Bagging
3.5.1 随机森林原理
3.6 Boosting
3.6.1 AdaBoost原理
-
+
tourist
register
Sign in
决策树
2.1 决策树
ricear
March 29, 2021, 6:45 p.m.
©
BY-NC-ND(4.0)
转发文档
Collection documents
Last
Next
手机扫码
Copy link
手机扫一扫转发分享
Copy link
Markdown文件
share
link
type
password
Update password