人工智能算法的类型及其工作原理 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/BcUZwAO7riaP4ak3hWxcGjOen5f决策树是一种基于树结构的算法，它通过对数据进行分割来进行分类和预测。决策树的优点是易于理解和解释，但其缺点是容易过拟合。支持向量机则是通过寻找一个最优的超平面来将 ...
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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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https://docs.feishu.cn/article/wiki/TA8pwRSrhixmjUkICeNcEWbcnpc监督学习是一种基于有标记数据的学习方法。在监督学习中，模型通过学习大量的有标记样本，来预测未知样本的标记。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持 ...
6个月内学习机器学习，如何进行数据处理？ - 飞书文档
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机器学习速成课程：算法可解释性的挑战 - 飞书文档
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探索Scikit-learn：Python 中的强大机器学习库 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/M8EXwt6LYimL7okfHkgcEj2Fnag在分类任务中，Scikit-learn 提供了多种经典的分类算法，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。这些算法可以根据数据的特征和标签，自动学习分类规则，从而实现对新 ...
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， ...
XGBoost官方仓库的优化技术对机器学习的影响 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HSG7wshzJiT4ClkKayDcYwv8n6y/a8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、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等。通过研究这些算法的代码，我们可以了解到它们的原理和应用场景。例如，决策树算法 ...
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 ...
数据挖掘 - 飞书
https://uva4mq7yhb.feishu.cn/wiki/wikcnZuisA4DCGirYodYs1HBNjb1、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 ... 一般而言，后剪枝得到的决策树比预剪枝复杂 ...