****-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:

 

口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」

****-机器学习之决策树理论与代码实践-机器学习

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(ID3C4.5CART)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。

****-机器学习之决策树理论与代码实践-机器学习

 

「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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「你可以收获什么?」

理解决策树(ID3,C4.5,CART)的数学推导过程

能够使用原生代码实现决策树

能够使用决策树完成鸢尾花数据分类