决策树与随机森林(第四课)

决策树与随机森林(第四课)

【本章内容】 机器学习经典算法决策树与随机森林原理推导,对比分析不同构建决策树方式的优缺点,基于实例演示决策树节点选择方法,并给出流程分析与剪枝策略,基于鸢尾花数据集,案例详解scikit-learn库中决策树模型中每一个参数对最终结果产生的影响。 【系列课程】 系列课程优惠链接:http://study.163.com/series/1001260001.htm 数据分析与机器学习当下热度十足,本课程旨在帮助大家快速掌握机器学习经典算法并应用到实际的案例当中,将机器学习算法与案例实战紧密结合在一起,对于复杂的机器学习算法给出通俗易懂的解释,帮助大家快速入门机器学习掌握建立分析模型的技巧与方法。以Python为核心,从零开始一步步带领大家完成整个案例实战内容。 【课程亮点】 1、通俗易懂,基础薄弱照样能入门。 2、基于真实数据集进行案例分析 3、提供全部数据和代码 4、课程有学员群互动答疑,相互促进成长。 关于课程的任何疑问,请加入QQ群648886981 备注购买课程的用户名 共同讨论交流!

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