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类条件概率密度分布图（程序代码） plot(function(x) dnorm(x, mean = 5, sd = sqrt(2)),0,13,lwd=5,col="blue",xlab="昨晚睡眠时间长度x（小时）",ylab="概率密度",ylim=c(0,0.6),main="类条件概率密度") plot(function(x) dnorm(x, mean = 6, sd = 1),3, 13,lwd=5,col="red",add=TRUE) legend("topright", c("今天下午睡觉P(x|w1)", "没有睡P(x|w2)"),lwd=5,lty=1,inset = .02,col =c("blue","red"))

从工具革命到决策革命—通向智能制造的转型之路-阿里-毕马威-201904.pdf

1.集成学习简介 一个牛逼的算法和10个简单的算法比，后者更好一点。 所以在解决过拟合和欠拟合问题的时候，使用boosting 和bagging 的方法。 欠拟合问题解决：弱弱组合变强 boosting 过拟合问题解决：相互牵制变壮 bagging 2. Bagging bagging集成过程 采样：从所有样本中又放回的采样一部分特征 学习：训练弱n个学习器 集成：平权投票n 个若学习器 随机森林 定义：随机森林 = Bagging + 决策树 流程 在所有样本里选m个数据 在m个数据里选k个特征 训练n 个弱决策树 重复上三条 平权投票 注意：有放回的取出数据。选取的特征远小于所有特征

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鸢尾花数据集8:2划分训练集和测试集，并进行决策树分类算法练习Graphviz的安装训练集、测试集的划分输出训练模型可视化树状图训练模型的精度F1-Score测试集的精度F1-Score遇到的问题 针对鸢尾花数据集，按照80%训练集、20%测试集的划分，进行决策树分类算法的训练（在训练集上）和预测（测试集上）。要求：1）输出训练模型的可视化树状图 ；2）输出训练模型的精度 F1-score；3）输出测试集的精度 F1-score； Graphviz的安装 决策树要用到Graphviz，所以要先安装。 首先在Graphviz官网上下载Graphviz-2.38.msi 然后进行安装，双击后，一

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