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机器学习原理、算法与应用
第四章:决策树算法
目录4.1决策树算法概述4.2决策树生成4.3信息熵、条件熵和互信息4.4决策树剪枝4.5决策树框架4.6决策树应用机器学习原理、算法与应用-决策树算法2
本章的重点、难点和需要掌握的内容掌握决策树算法的原理。掌握常见的决策树生成算法,如ID3算法、C4.5算法和CART算法。掌握预剪枝和后剪枝两种决策树剪枝的过程。了解决策树算法的应用场景。机器学习原理、算法与应用-决策树算法3
决策树算法概述决策树算法是一种监督学习的判别模型算法,可用于分类或回归预测任务。它通过对数据集进行递归的二分或多分划分,构建一棵树状结构,以实
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