哈佛Python人工智能导论课程中的决策树算法有何特点？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/GMwywjEZFih0vKk7uc6caAaTnXc/af决策树则通过对数据特征的不断划分来构建决策模型，它具有直观易懂的优点。支持向量机则是一种强大的分类算法，它通过寻找最优的分类超平面来对数据进行分类。学员不仅 ...
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数据挖掘 - 飞书
https://uva4mq7yhb.feishu.cn/wiki/wikcnZuisA4DCGirYodYs1HBNjb科学研究：第一性原理，从一些基本的数学定理 ... 1、惰性算法、原理简单，精确性上不出众，但是其错误 ... 目前，决策树算法已经广泛应用于雷达信号分类、字符 ...
6个月内学习机器学习，如何进行数据处理？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PaYKwGreWiKn4ckoGo2cJ8SEnKg/ae线性回归是一种简单而基础的算法，用于建立变量之间的线性关系。它在预测数值型数据方面有广泛的应用。逻辑回归则主要用于分类问题，特别是二分类问题。决策树通过构建树状 ...
如何成功破解元机器学习工程面试 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/K7YLw93KuimPWdkO8oEca40PnQg例如，假设面试者在过去的项目中使用了决策树算法来解决一个分类问题，那么在面试中，他可以详细地介绍这个项目的背景、问题的定义、选择决策树算法的原因、如何进行 ...
AI图像识别分类算法训练的关键参数 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YMYVwBg4miCCHMkWPT7c0P0ZnRg/a4目前，常用的算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、决策树等。其中，卷积神经网络是一种专门用于图像识别和分类的深度学习算法，它具有很强的特征提取能力和分类能力， ...
利用机器学习进行股票价格预测的深入探讨 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/IAD3wDkeeiqztmkG7yMco8V8nKg决策树是一种基于树结构的机器学习算法，它通过对数据进行分割和分类，来构建预测模型。决策树算法具有易于理解和解释的优点，但也容易出现过拟合的问题。为了提高决策树的泛 ...
从baseline入门深度学习：原理、训练、迁移学习全解析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ex6xwU77yiJzUakhqI7c79VInJb/a1机器学习：通常使用相对简单的算法（如线性回归、决策树）处理数据。需要人工设计 ... 图像分类是计算机视觉中的一个基本任务，它涉及到将给定的图像分配到一个或 ...
CatBoost官方仓库对分类数据处理的独特之处 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HSG7wshzJiT4ClkKayDcYwv8n6y/a7通过研究这个示例，我们可以学习到GAN的基本原理 ... 在分类任务中，我们可以找到各种分类算法的实现，如决策树 ... 例如，决策树算法通过构建树状结构来进行分类决策 ...
五门免费课程如何帮助学习者选择适合的机器学习算法？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HdUdw84NHiL7fEk6XY7cyrLTnQh/ac例如，在预测房价的案例中，我们可以使用历史的房价数据以及相关的房屋特征数据作为输入和输出，通过监督学习算法来构建一个能够预测房价的模型。无监督学习则主要用于处理 ...
Java机器学习回归算法的原理及应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/R0vdw2Z3kiUYFAkopONcNImjn1e/af分类和预测. Java 中的机器学习库可以用于构建分类模型，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，对数据进行分类和预测。这些模型可以应用于各种领域，如信用评估、疾病 ...