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机器学习之决策树

已完结
8/8
适合人群初中级学生、刚开始学习机器学习、想进一步学习决策树的同学已参加学习469
价格 ¥99.00 讲师卡 购买 立即购买
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课程收益
决策树是一种机器学习方法,最著名的代表有ID3、CART、C4.5等。本次课程主要讲解了这三种决策树,其中包括:信息增益、增益率、基尼指数、预剪枝和后剪枝、连续值处理、缺失值处理以及多变量决策树等知识。
展开详情
第一章:机器学习、监督学习与决策树
第二章:决策树的定义与初步认识
第三章:ID3之信息增益与增益率
第四章:CART之基尼指数与过拟合问题
第五章:C4.5树与连续值处理
第六章:详细讲解决策树之剪枝处理
第七章:缺失值处理与多变量决策树
第八章:决策树小案例之信用卡发卡

明星讲师

王而川
CEO/董事长/总经理
乐川科技有限公司CEO,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目,专注于机器学习与计算机视觉领域,长期参与无人驾驶汽车项目,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪,善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的最新算法。
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