决策树模型更合适吗？一探究竟 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ue7swBbiJiBhsdk5SupcqfL7nLX/ac决策树能够处理不同类型的特征，包括分类和数值型。 想知道为啥能解决问题？来看看代码详解！ 代码可详细分为以下几个步骤，对照着这些解释，再仔细看看完整代码吧～.
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掌握LightGBM的训练与预测 - 飞书文档
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看不懂深度学习训练代码？这里有解读 - 飞书文档
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CatBoost官方仓库对分类数据处理的独特之处 - 飞书文档
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如何通过阅读源代码提高机器学习编程能力？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BpODw4ZmHidlsFkvm3uc2Rk4nqg/af例如，在分类问题中，用户可以学习如何使用决策树、支持向量机等算法进行数据分类。 ... 它的GitHub仓库包含了大量的深度学习算法实现和模型训练代码。 ... 分类，以及分类的 ...
探索机器学习领域的GitHub宝藏：十大热门项目解析 - 飞书文档
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梯度下降助力学习决策树 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/wikcn5CagnF93zLDuffR7nhuFud/a5... 分类的任务获得更准确的结果。 使用属性撰写本地化的对象. 组合推理通过组合对象及其特征来帮助我们理解复杂的视觉效果，但当前的AI 模型很难解决这个问题。研究人员 ...
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。 ... 代码示例来 ...
开源项目：机器学习集成学习与模型融合(基于python) - GitHub
https://security.feishu.cn/link/safety?target=https://github.com/datawhalechina/ensemble-learning?from=from_parent_mindnote&scene=ccm&logParams=基本的回归模型; 偏差与方差理论; 回归模型的评估及超参数调优; 基本的分类模型 ... 前向分步算法与梯度提升决策树(GBDT); XGBoost算法与xgboost库的使用; Xgboost算法 ...