機器學習基礎算法16- 決策樹與隨機森林-理論部分

文章目錄 一、決策樹 1.信息熵 1）熵 2）聯合熵與條件熵 3）相對熵 4）互信息 總結 2.決策樹學習算法 1）信息增益-ID3 2）信息增益率-C4.5 3)CART-gini係數 總結 4）決策樹的評價 5）決策樹過擬合 二、Bagging與隨機森林 1.Bagging 2.隨機森林 3.樣本不均衡的常用處理方法 4.樣本間相似度 5.特徵重要度 6.異常檢測 一、決策樹 1.信息熵 1）

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