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
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
吾生也有涯，而知也无涯。
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awangwang2012
- 课程目录
- 课程介绍
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课时1:课程介绍与资源下载
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课时2:信息熵概念推导
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课时3:决策树分类鸢尾花
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课时4:决策树可视化实现
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课时5:numpy手写决策算法
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课时6:寻找最优的决策列与阈值
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课时7:测试手写决策树
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课时8:one-hot编码介绍
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课时9:泰坦尼克幸存者分析
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课时10:回归决策树理论推导
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课时11:回归决策树非线性预测
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课时12:决策树超参数演示
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课时13:集成学习原理介绍
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课时14:Bagging与随机森林
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课时15:课程总复习和下季剧透