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机器学习框架
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机器学习基本知识
机器学习基本知识
1 绪论
2 模型评估
3 线性模型
4 决策树
4 决策树
目录
1. 基本流程
2. 划分选择
3. 剪枝处理
4. 连续与缺失值
连续值处理
缺失值处理
5. 多变量决策树
5 神经网络
6 支持向量机
7 贝叶斯分类器
8 集成学习
9 聚类
10 降维与度量学习
11 特征选择与稀疏学习
12 计算学习理论
13 半监督学习
14 概率图模型
15 规则学习
16 强化学习
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目录
1. 基本流程
2. 划分选择
3. 剪枝处理
4. 连续与缺失值
连续值处理
缺失值处理
5. 多变量决策树
Chapter 4: 决策树
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约 39 个字
预计阅读时间不到 1 分钟
1. 基本流程
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2. 划分选择
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3. 剪枝处理
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4. 连续与缺失值
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连续值处理
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缺失值处理
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5. 多变量决策树
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