决策树与随机森林
决策树是一种基本的分类与回归方法，学习通常包含三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。
决策树由结点和有向边组成，结点包括内部结点和叶节点，内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。
决策树学习本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则；决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数，学习策略是由训练数据集估计条件概率模型。
文件下载
评论信息
其他资源
- indy10.1.5_d7（delphi7上的indy）
- 最大似然估计和贝叶斯参数估计
- 图像质量评价matlab代码与参考文献大全（包含有参考和无参考图像质量评价，最新更新到2018）
- jsp外文参考文献
- 基于Android的网上点餐系统
- 104协议dll源代码（C#）
- C/C++实现CRC校验
- 全世界78707个主要城市信息数据库，包含经纬度坐标值
- Arcgis格式林业制图符号库
- inttypes.h
- FFT的verilog实现详解
- 基于ssh和mysql的自动排课系统
- rec监控播放转换器
- Ensemble Methods Foundations and Algorithms读书笔记
- QIHUA-XR6平台GPIO控制手册.pdf
- Wallpapers-java.rar
- UnluacGUi+6_13反编译文件
- 志愿者分配管理区域内共享单车实验数据
- 用C#语言实现的医院管理系统
- 无线雷达，无线破解无线雷达，无线破解无线雷达，无线破解无线雷达，无线破解
- Programming.Phoenix.Productive.Reliable.Fast.epub
- JAVA JSP公交查询系统 源代码 论文
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明