机器学习-决策树&集成学习

机器学习-决策树&集成学习

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10余年的企业培训,先后为华为、中兴、唯品会、思科、诺基亚、深交所、中国银行、顺丰速递、香港OOCL、中国国债中心、海南航空等百余家国内外知名企业提供高品质培训服务。
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:课程介绍与资源下载

  • 课时2:信息熵概念推导

  • 课时3:决策树分类鸢尾花

  • 课时4:决策树可视化实现

  • 课时5:numpy手写决策算法

  • 课时6:寻找最优的决策列与阈值

  • 课时7:测试手写决策树

  • 课时8:one-hot编码介绍

  • 课时9:泰坦尼克幸存者分析

  • 课时10:回归决策树理论推导

  • 课时11:回归决策树非线性预测

  • 课时12:决策树超参数演示

  • 课时13:集成学习原理介绍

  • 课时14:Bagging与随机森林

  • 课时15:课程总复习和下季剧透

课程概述

本季课程是Python人工智能系列:
第5-2季:机器学习-决策树&集成学习
全课程分为4个章节,具体内容如下:
第一章 信息熵与决策树 
第二章 numpy手写决策树
第三章 回归决策树
第四章 集成学习与随机森林

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