【ML學習筆記】9：認識Decision Tree決策樹
簡述 決策樹的基本思想 決策樹算法屬於有監督學習，即需要訓練集給出各個樣本的特徵和標籤值： 決策樹以信息熵及其相關的量爲度量指標，構造一棵熵下降最快的樹，在葉節點處熵比較小(具體多小也要考慮overfitting的問題)，這時每個葉節點下的實例被認爲處於同一類(標籤相同)。注意不同葉子下的實例標籤未必不同，這在下面的例子裏就能看到。 決策樹會在每個非葉結點做判別，每個葉結點都是標籤的一種取值。每次
相關文章
- 1. 學習筆記35-決策樹（Decision Tree）
- 2. 【ML--09】決策樹算法Decision Tree
- 3. 決策樹（decision tree）
- 4. 決策樹 — Decision Tree
- 5. 決策樹 Decision Tree
- 6. 決策樹（decision tree ）
- 7. 決策樹（Decision Tree)
- 8. Decision Tree 決策樹
- 9. 決策樹(Decision Tree)
- 10. 決策樹（Decision Tree）
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
