机器学习之决策树理论与代码实践

机器学习之决策树理论与代码实践
共18节 2112人在学 课程详情
  • 开课简介
  • 机器学习知识体系
  • 机器学习流程
  • 决策树介绍
  • 熵entropy介绍
  • 数据集的熵计算举例
  • 8条件熵的概念和计算过程
  • 信息增益并根据其划分特征
  • 信息增益算法及计算举例
  • ID3算法和C4.5算法
  • 决策树原生代码实现:数据集熵的计算
  • 决策树原生代码实现:选择最好的划分特征
  • 决策树原生代码实现:递归生成决策树
  • 决策树原生代码实现:决赛树预测数据实现
  • CART算法,使用基尼指数选择最优特征
  • 基尼指数做特征选择计算举例
  • 使用Sklearn实现决策树并可视化
  • 案例:使用决策树对鸢尾花数据进行分类并可视化

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    课时介绍

    决策树原生代码实现:决赛树预测数据实现

    课程介绍

    详细讲解决策树(ID3,C4.5,CART)的数学推导过程,能够使用原生代码完成决策树代码的编写。能够调用sklearn库完成决策树代码的编写。能够可视化生成的决策树。能够使用决策树完成鸢尾花数据分类任务。

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