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RSS订阅转载 机器学习——决策树
决策树(Decision Tree，简称DT)利用概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。最重要的部分信息熵就是信息的期望值，所以我们可知，信息熵越小，信息的纯度越高，也就是信息越少，在分类领域来讲就是里面包含的类别越少，所以我们可以得出，与初始信息熵的差越大分...
2021-11-21 17:15:54
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转载 Python3《机器学习实战》学习笔记（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起
转载请注明作者和出处：Jack-Cui_优快云博客运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：Sublime text3个人网站：https://cuijiahua.com
2021-11-21 14:10:27
84
空空如也
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