本文主要介绍基于集成学习的决策树，其主要通过不同学习框架生产基学习器，并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。...

课程门槛较低，只要有本科三年级以上的数学知识，会一种编程语言，就可以掌握这门课程的绝大部分内容。

决策树是一种常见的机器学习方法，其核心思想是相同（或相似）的输入产生相同（或相似）的输出，通过树状结构来进行决策，其目的是通过对样本不同属性的判断决策，将具有相同属性的样本划分到一个叶子节点下，从而实现分类或回归. 以下...

年龄：1-青年，2-中年，3-老年 学历：1-本科，2-硕士，3-博士 经历：1-出道，2-一般，3-老手，4-骨灰 性别：1-男性，2-女性

如果你曾经用神经网络来解决一个复杂的问题，你就会知道它们的尺寸可能非常巨大，包含数百万个参数。例如著名的BERT模型约有1亿1千万参数。

决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，如：

我们刷leetcode的时候，经常会遇到回溯算法类型题目。回溯算法是五大基本算法之一，一般大厂也喜欢问。今天跟大家一起来学习回溯算法的套路，文章如果有不正确的地方，欢迎大家指出哈，感谢感谢~...

预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。...

导读：为了解决模型的“黑盒”问题，科学家们提出了可解释机器学习。除了预测的精准性之外，可解释性也是机器学习模型是否值得信赖的重要衡量标准。...

随机森林实际是一堆决策树的组合（正如其名，树多了就是森林了）。在用于分类一个新变量时，相关的检测数据提交给构建好的每个分类树。每个树给出一个分类结果，最终选择被最多的分类树支持的分类结果。回归则是不同树预测出的...