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决策树与随机森林
决策树与随机森林
上传者:
u010333974
|
上传时间: 2019-12-21 21:19:07
|
文件大小: 2.68MB
|
文件类型: pdf
决策树
决策树是一种基本的分类与回归方法,学习通常包含三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 决策树由结点和有向边组成,结点包括内部结点和叶节点,内部结点表示一个特征或属性,叶节点表示一个类。 决策树学习本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则;决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数,学习策略是由训练数据集估计条件概率模型。
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