决策树是一种非参数的监督学习方法，它主要用于分类和回归问题。决策树模型通过一系列if then决策规则的集合，将特征空间划分成有限个不相交的子区域，对于落在相同子区域的样本，决策树模型给出相同的预测值。...

人工智能指由人类制造出的机器表现出的智能。这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现类人智能。不过目前我们还在非常非常初级的阶段，甚至都不能称为智能。...

其实以上小芳的决策过程与机器学习中的决策树算法实现过程非常类似，决策树顾名思义就是长得很像树的一种模型，是机器学习中一种简单而又经典的算法，接下来给大家简单介绍一下决策树的基本原理，并教大家学习如何使用scikit...

在机器学习中通常分为有监督学习、无监督学习，半监督学习和强化学习四大类。而随机森林是一种典型的有监督学习算法，它是在决策树基础上得到的一种集成学习（bagging）算法。...

头几年只要群里一问我该学哪个开发语言，哪个语言最好。群里肯定聊的特别火热，有人支持PHP、有人喊号Java、也有C++和C#。但这几年开始好像大家并不会真的刀枪棍棒、斧钺钩叉般讨论了，大多数时候都是开玩笑的闹一闹。于此...

【Boost】就是让多个弱分类器，通过不同的集成方式，来让多个弱分类器变成一个强分类器。

本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用...

Quinlan在1986年提出的ID3算法、1993年提出的C4.5算法 Breiman等人在1984年提出的CART算法

感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树 是简单的分类方法，具有模型直观、方法简单、实现容易等特点

数据前3列为广告图片的宽高、长宽比，余下特征为文字变量出现频率的编码特征 最后一列为标签列，是否为广告