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作者：i阿极
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前言 决策树算法是机器学习领域中的一种重要分类方法，它通过树状结构来进行决策分析。决策树凭借其直观易懂、易于解释的特点，在分类问题中得到了广泛的应用。本文将介绍决策树的基本原理，包括熵和信息熵的相关概念，以及几种经典的决策树算法。 在进
本文深入探讨了机器学习中的决策树算法，从基础概念到高级研究进展，再到实战案例应用，全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。通过技术细节和案例实践，揭示了决策树在提供可解释预测中的独特价值。 决策树算法是机器学习领域的基石之一，其强
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Boosting算法是通过串联的方式，将一组弱学习器提升为强学习器算法。它的工作机制如下： （1）用初始训练集训练出一个基学习器； （2）依据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得之前做错的训练样本在之后中得到最大的关注； （3）用调整后的样本分布进行下一
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机器学习和深度学习已经成为从业人员在人工智能时代必备的技术，被广泛应用于图像识别、自然语言理解、推荐系统、语音识别等多个领域，并取得了丰硕的成果。目前，很多高校的人工智能、软件工程、计算机应用等专业均已开设了机器学习和深度学习的课程，此外，为
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