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作者：i阿极
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| 专栏案例：机器学习案例 |
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| 机器学习(一)：线性回归之最小二乘法 |
| 机器学习(二)：线性回归之梯度下降法 |
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决策树是一种用于分类和回归的模型，是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归问题。树回答连续的问题，这些问题使我们在给出答案的情况下沿着树的某个路线前进。 当构建决策树时，我们知道变量使用哪个变量和哪个值来拆分数据，从而快速预测结果。 易于解
1）什么是决策树 2）决策树模型原理 3.构建决策树的目的 4）决策树的优缺点 1）常用的特征选择有信息增益、信息增益率、基尼系数 2）基于信息增益的ID3算法 3）基于信息增益率的C4.5算法 4）基于Gini系数的CART算法 5）CART树连续变量与离散变量的处理 6）不同决策树算法的比
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为随机森林选择合适的决策树的数量
机器学习——决策树与随机森林 决策树和随机森林都是常见的机器学习算法，用于分类和回归任务，本文将对这两种算法进行介绍。 决策树算法是一种基于树结构的分类和回归算法。它通过对数据集进行 递归地二分 ，选择最佳的特征进行划分，直到达到终止条件。 决策树
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式、规律和关联，并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化
随机森林[1]是一种强大的机器学习算法，在许多领域都取得了显著的成功。它由多个决策树组成，而决策树则是构建随机森林的基本组件之一。通过深入解析决策树，我们可以更好地理解随机森林模型的工作原理和内在机制。 决策树是一种树状结构，用于根据输入特征进行决
使用决策树算法和随机森林算法对income_classification.csv的收入水平进行分类。训练集和测试集的比例是7:3，选取适当的特征列，使得针对测试样本的分类准确率在80%以上，比较2种分类方法的准确率。 数据说明： 特征列： 分类标签列：income 1、读入数据并显示数据的维度和前
引言 机器学习算法是人工智能领域的核心，它们用于解决各种问题，从预测房价到图像分类。本博客将深入探讨四种常见的机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林。 线性回归 什么是线性回归？ 线性回归是一种用于建立连续数值输出的机器学习模型的算法。
