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在课程中，学员将接触到多种经典的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。线性回归作为一种简单而有效的预测模型，通过建立变量之间的线性关系来预测目标值。决策 ...
飞搜侠
热门搜索
强化学习算法在多领域的应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/GIzNwJDzni1o0rkKfgscIZPonKg/a4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 ...
机器学习速成课程：算法可解释性的挑战 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/FkxAwpuKOigsIXk3UBHcVLXfnne/aa常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。决策树算法通过对数据特征进行逐步划分，构建出一棵类似于树状的结构，从而进行分类或回归任务。神经网络则是 ...
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 ...
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/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 ...
从baseline入门深度学习：原理、训练、迁移学习与图像分类网络全解析
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CsS2weZvgigEKok6IzycdiVunuy/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。需要人工设计特征工程来提高模型性能。 深度学习：通过深层神经网络自动学习特征，能够处理和学习高维度和 ...
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 ...
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 ...
斯坦福大学人工智能与机器学习短期课程的探索与思考 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZNj0wKls3iiBWwkBioncKVsqnnh/ak决策树以其直观易懂的特点，常常被作为入门算法介绍给学员。它通过对数据特征的层层划分，构建出一棵决策树，从而实现对数据的分类或预测。支持向量机则在处理线性可分 ...
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 ... 决策时应该综合考虑多种因素，谨慎对待预测结果。 飞书AI 知识问答系统深度 ...