****-机器学习之决策树理论与代码实践-机器学习
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****-机器学习之决策树理论与代码实践-机器学习
学习有效期:永久观看
学习时长:84分钟
学习计划:2天
难度:中
「口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」
讲师姓名:纪佳琪
高校教师 / 培训机构讲师
讲师介绍:干过开发,做到资深Java软件开发工程师,后做过培训,总共培训近千人。目前在高校工作,博士学位。主要研究领域为机器学习与深度学习。
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「你将学到什么?」
详细讲解决策树(ID3,C4.5,CART)的数学推导过程,能够使用原生代码完成决策树代码的编写。能够调用sklearn库完成决策树代码的编写。能够可视化生成的决策树。能够使用决策树完成鸢尾花数据分类任务。
「课程学习目录」
1.开课简介 |
2.机器学习知识体系 |
3.机器学习流程 |
4.决策树介绍 |
5.熵entropy介绍 |
6.数据集的熵计算举例 |
7.8条件熵的概念和计算过程 |
8.信息增益并根据其划分特征 |
9.信息增益算法及计算举例 |
10.ID3算法和C4.5算法 |
11.决策树原生代码实现:数据集熵的计算 |
12.决策树原生代码实现:选择最好的划分特征 |
13.决策树原生代码实现:递归生成决策树 |
14.决策树原生代码实现:决赛树预测数据实现 |
15.CART算法,使用基尼指数选择最优特征 |
16.基尼指数做特征选择计算举例 |
17.使用Sklearn实现决策树并可视化 |
18.案例:使用决策树对鸢尾花数据进行分类并可视化 |
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理解决策树(ID3,C4.5,CART)的数学推导过程
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能够使用决策树完成鸢尾花数据分类