机器学习知识回顾1/10 决策树 1.决策树的原理及核心 1.1 原理 决策树是一种非参数的非监督学习算法 输入: 是具有一系列特征和标签的数据 输出:训练集中的数据总结出的决策的规则,以树状图的结构来描述规则 意义:解决分类或回归问题总结:决策树就是根据**特定规则****,不断地选择特征(也成属性)作为分支节点,由上至下的不断补充节点,构建的一颗可以描述训练集隐含的决策规则的树🌲 1.2 决策树的划分选择 1.2.1信息增益 机器学习 kaka 2024-03-12 8 热度 0评论
运动记录 日期 周 跑步(Km) 时长 饮食 备注 20240311 周一 7.26Km 72min ⭐️⭐️⭐️ 20240312 周二 20240313 周三 20240314 周四 20240315 周五 20240316 周六 20240317 周日 20240318 周一 保持运动 kaka 2024-03-11 7 热度 0评论
centos7配置anaconda+ jupyter lab的python开发环境配置 1.centos7安装anaconda环境 2.jupyter lab的环境配置 3.anaconda常用命令 4.环境测试及使用 环境配置 kaka 2024-03-09 7 热度 0评论