轻轻松松学习决策树

轻轻松松学习决策树
共14节 805人在学 课程详情
  • 决策树的基本理念
  • 预备知识:人工智能与统计学的区别
  • 预备知识:思维方式以及数据的基本理念
  • 预备知识:模型与训练
  • 靠谱的推断
  • 最优决策树的存在性,以及可行的策略
  • 回归决策树的构造方法
  • 剪枝的真实原因
  • 分类决策树的例子代码解说
  • 回归决策树的例子代码解说
  • python开发环境和决策树可视化环境的搭建
  • 决策树的可视化例子代码以及结果解读
  • 一个产品设计和决策树技术细节的例子
  • 对实践的3点小建议

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    课时介绍

    回归决策树,以及特征的重用

    课程介绍

    提出了最优决策树的概念。

    并帮助朋友们理解决策树的本质局限。

    环境搭建。多种决策树的Python scikit例子代码的解读。对决策树可视化结果的解读更是丝丝入扣。

    介绍人工智能实践中,企业真实采用的产品设计模式,以及相应的技术细节。

    讲解方式上很形象哦。

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