当我们想要得到一个随机事件的概率分布时，如果没有足够的信息来完全确定其概率分布，那么最为保险的方法就是选择一个使得熵最大的分布。

在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

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定义在特征空间与类空间上的条件概率分布，即给定特征条件下类的条件概率分布；也可以认为是if-then规则的集合

这是一份简易的竞赛教程，我们的目的是帮助同学们迈出 AI 训练大师之路的第一步。数据挖掘中会有很多需要学习的地方，建议入门的同学可以暂时不用着急去弄懂各个代码的原理，先跑通代码，然后看代码中的涉及的知识点去查询相...

机器学习（ML）是人工智能（AI）和计算机科学的一个子领域，主要是利用数据和算法来模仿人的学习方式，逐步提高其准确性。使用这个树状图作为指南，以确定使用哪种ML算法来解决你的AI问题。...

决策树（Decision Tree）是⼀种树形结构，每个节点表示⼀个属性上的判断，每个分⽀代表⼀个判断结果的输出，最后每个叶节点代表⼀种分类结果，本质是⼀颗由多个判断节点组成的树。...

而这个时代的趋势，选择“机器学习”这个赛道就是正确的事，可能远远比你在工程领域去正确的做事，能收获更大的时代红利。让我产生这个想法，也是自己在招聘市场看到的现象，我们项目组要同时招聘Java工程师和算法工程师，从薪资...

决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。...

哈哈，迟来的源码，我把它放到GitHub上了：包含详细注释的树模型源码；包括决策树和随机森林，欢迎取用，欢迎讨论，欢迎star；