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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164
原价 ¥99.00 新年福利到,折扣享不停!
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课程大纲
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
14年5月公司成立,本人一直负责企业内部的web开发的培训,2017年开始做机器学习的培训
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