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搜索资源列表

  1. 决策树算法

  2. 决策树算法为机器学习领域最经典算法之一，本课件以1个案例引入决策树算法在日常工作中的应用，之后通过示例详细介绍决策树算法的核心概念信息熵的应用，系统介绍ID3算法，并以Python语言加以实现。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-08-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：u011442043

  1. 机器学习（决策树）

  2. 运用Python实现了简单了ID3，C4.5的决策树分类，可以简单理解决策树原理和分类效果

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-11-03
    • 文件大小：5120
    • 提供者：zx10212029

  1. python 机器学习-决策树算法实现

  2. python 机器学习-决策树算法实现

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-03-18
    • 文件大小：5120
    • 提供者：l_x_d_

  1. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课

  2. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：happyzhangdi008

  1. 机器学习的一些常用算法

  2. 机器学习 决策树 一元线性回归 多元线性回归 罗辑回归 KNN 的一些算法以及Python 实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-21
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：beanmar

  1. 决策树算法python代码实现

  2. 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-01
    • 文件大小：4096
    • 提供者：u010919410

  1. python实现决策树分类算法

  2. python实现机器学习之决策树分类算法，简单易学，而且可直接运行。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-23
    • 文件大小：7168
    • 提供者：xiaoxiao_yang77

  1. 决策树回归算法

  2. 文档为pdf格式，对回归决策树的原理进行了详细叙述及举例说明，并包含python实现代码。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-20
    • 文件大小：528384
    • 提供者：albert201605

  1. python机器学习实现决策树

  2. 主要介绍了python机器学习实现决策树,文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：169984
    • 提供者：weixin_38630324

  1. Python机器学习之决策树算法实例详解

  2. 主要介绍了Python机器学习之决策树算法,较为详细的分析了实例详解机器学习中决策树算法的概念、原理及相关Python实现技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_38739950

  1. Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法详解

  2. 主要介绍了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法,结合实例形式分析了决策树算法的原理及使用sklearn库实现决策树的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：276480
    • 提供者：weixin_38642636

  1. Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法详解

  2. 本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树 决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。 例如，在下面的例子中，决策树通过一组if-then-else决策规则从数据中学习到近似正弦曲线的情况。树越深，决策规则越复杂，模型也越合适。 决策树的一些优势是: 便于说明和理解，树可以可视化表达； 需要很少的数据准备。其他技

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：277504
    • 提供者：weixin_38737283

  1. python机器学习实现决策树

  2. 本文实例为大家分享了python机器学习实现决策树的具体代码，供大家参考，具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Sat Nov 9 10:42:38 2019 author: asus 决策树 目的： 1. 使用决策树模型 2. 了解决策树模型的参数 3. 初步了解调参数 要求： 基于乳腺癌数据集完成以下任务： 1.调整参数criterion，使用不同算法信息熵（entropy）和基尼不纯度算法(gini) 2.调整max_depth参数值，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：171008
    • 提供者：weixin_38639237

  1. Python机器学习实训营（2020版）.rar

  2. Python机器学习实训营（2020版）视频教程； 章节1:线性回归原理推导 章节2:线性回归代码实现 章节3:模型评估方法 章节4:线性回归实验分析 章节5:逻辑回归原理推导 章节6:逻辑回归代码实现 章节7:逻辑回归实验分析 章节8:聚类算法-Kmeans&Dbscan原理 章节9:Kmeans代码实现 章节10:聚类算法实验分析 章节11:决策树原理 章节12:决策树代码实现 章节13:决策树实验分析 章节14:集成算法原理 章节15:集成算法实验分析 章节16:支持向量机原理推导 章节1

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：816
    • 提供者：u011552756

  1. 机器学习：Python机器学习在图像处理和算法实现中的应用，包括期望最大化，因子分析，高斯混合模型，OPTICS，DBSCAN，随机森林，决策树，支持向量机，主成分分析，K最近邻，K Means，朴素贝叶斯混合模型，高斯判别分析，牛顿法，梯

  2. 机器学习 介绍 机器学习是如此别致，每个程序员甚至非程序员都开始学习。 经过几个月的在线课程，每个人都成为了自称为数据科学家。 管理人员寄予厚望，并部署数据科学家来进行机器学习。 很快，人们遇到了死胡同，在虹膜数据集范围之外的事情运行得并不顺利！ 如果您去过我的其他存储库，例如或，您一定已经看到我猛烈抨击机器学习的鲁ck应用。 停止销售AI蛇油！ 不要误会我的意思。 我不是对机器学习持怀疑态度的人。 我看到了机器学习的巨大潜力，但是我对目前对人工智能的高估持怀疑态度，而坦率地说，人工智能已经不在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42105570

  1. USA_HousesSalePrice-RegClas：Python scikit机器学习决策树和随机森林算法，用于对美国房屋的销售价格进行回归和分类-源码

  2. USA_HousesSalePrice-RegClas Python机器学习决策树和随机森林算法，用于对美国房屋的销售价格进行回归和分类。 在这个Jupyter笔记本中，我使用Python Pandas和Sklearn模块进行了数据集分析，并处理了USA Housing Dataset（ ）的缺失值。 我在回归和分类问题上都实现了这两种算法，并在笔记本结尾比较了这两种算法的结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：240640
    • 提供者：weixin_42097508

  1. Python决策树可视化代码.zip

  2. id3算法创建决策树，用matplotlib库实现决策树可视化（机器学习入门）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_46025925

  1. ML-Starter-Pack：从sctrach编写的机器学习算法的集合-源码

  2. ML-入门包 1.人工神经网络（ANN） 它包含一个用Python从头实现的人工神经网络。 2.关联规则学习（先验方法） 关联规则学习是一种基于规则的机器学习方法，用于发现大型数据库中变量之间的有趣关系，旨在使用一些有趣程度来识别在数据库中发现的强大规则。该文件夹包含一个说明该算法的.py文件。 3.决策树分类器 决策树学习使用决策树（作为预测模型）从对项目（在分支中表示）的观察到对项目目标值（在叶子中表示）的结论。 它包含以下实现1.雨量预测决策树2.基本决策树3.虹膜数据集的决策树可视化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42131728

  1. 使用Python进行机器学习：用于理解核心概念的小型机器学习项目。 给星星:glowing_star:如果有帮助的话。 奖金：面试银行来了..！-源码

  2. Python机器学习 小型机器学习项目，以了解核心概念（顺序：从最早到最新） 使用带有新闻组20数据集的潜在Dirichlet分配进行主题建模，并使用Python和Scikit-Learn实现 在MNIST数据集上实现了用Keras构建的简单神经网络 使用线性回归的Google股票价格预测 实现了一个简单的社交网络来学习Python基础 实施Naives Bayes分类器以过滤SpamAssasin公共语料库上的垃圾邮件 使用Keras和Scikit-Learn的银行数据集的客户流失预测模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：751616
    • 提供者：weixin_42109545

  1. python机器学习算法实训 – （四）实现决策树

  2. 1.什么是决策树 决策树是一种树型结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。 决策树学习是以实例为基础的归纳学习，通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处的熵值为零，此时每个叶节点中的实例都属于同一类。 简单来说，我们生活中随时会用到这样的判断方法，比如这样： 2.决策树的特点 决策树学习算法的最大优点是，它可以自学习 在学习的过程中，不需要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：371712
    • 提供者：weixin_38617413
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