比如，我们熟知的随机森林就是一种集成学习的方法，它结合了多个决策树的预测结果，而每一个决策树又是用随机的不同的数据训练而成。所以，从这种意义上来讲，随机森林的预测表现一般比单个决策树的表现要好。...

如果让我来定义http协议的话，我会给他取一个完全不同的名字：ALFP（Application Layer Fetch Protocol，应用层请求协议）。2020年我甚至忘了“HTTP”的全称是什么？好像是“超文本传输协议”？然后意识到这种古老的，对新人不友好的...

第11章 项目风险管理1 风险的含义和类别（上）过程比较多，知识点比较多，有7个，重头戏，项目难管就是因为项目不确定性，不确定性就是风险Risk Management指出：风险有两个属性，一是概...

随着世界进入大数据时代，对其存储的需求也在增长。直到2010年，它一直是企业行业面临的主要挑战和关注点。主要重点是构建用于存储数据的框架和解决方案。现在，当Hadoop和其他框架成功解决了存储问题时，重点就转移到了处理...

车窗外，路两旁，整整齐齐的是身姿各异的树；会议室，小黑板，不经意间出现树状的结构图；揉了揉眼睛，终于看完一篇和树相关的算法，突然涌现起当年上数据结构课时相同的瞌睡感。迷迷糊糊间，一颗颗树出现在眼前，脑海中回响着一个问题：为...

决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值 导入类库1 import numpy as np2 import pandas as pd3 from sklearn.feature_extract...

随机森林算法，利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器，并且其输出的类别是由个别决策树输出的类别的众数决定。

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，沉寂了这么久我又出来啦，这次先不翻译优质的文章了，这次我们回到Python中的机器学习，看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程，老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参...

CART全称为Classification and Regression Tree。

在解决分类问题的决策树中，叶子节点就表示所有的分类，比如这里的分类就有3种：无聊时阅读的邮件、需及时处理的邮件、无需阅读的邮件。