决策树与随机森林
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。
文件下载
评论信息
其他资源
- 基于Pascal语言的语法分析器
- 计算机组成原理：学习指导与习题解答 唐朔飞编 电子书完整版
- Linux云计算运维架构师学习笔记.zip
- numpy-1.17.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl百度云
- 差错控制编码(原书第2版)_[林舒.著][中文].part2
- 测试文档（测试计划+测试报告+测试方案+测试用例+试运行报告+测试工具+测试流程概述+jmeter入门手册）
- 【最新】伏特加串口、网络调试助手 调试工具 串口调试软件 Windows 5.1.2版本
- 基于opencv车牌识别源码
- C#连接SOLIDWORKS实例
- 基于labview 的BCC校验 异或校验
- 抢茅台jd_seckill-master 来自huanghyw
- 多路混音源码
- AMD_SATA_Controller
- DS1302时钟带可调时间显示
- 博世自动驾驶.pdf
- JSP大学实用教程程序源代码
- 校园网规划
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明