人工智能系列课程 零基础讲解知识点和实例应用 决策树 决策树实际案例的应用

高阶人工智能系列课程 零基础讲解知识点和实例应用 决策树 决策树实际案例的应用

5分 更新: 2020/05/16

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适合人群:

从事python的开发人员,人工智能开发工程师,算法工程师

课程目标:

人工智能系列课程 零基础讲解知识点和实例应用 决策树 决策树实际案例的应用

课程简介:

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本课程是人工智能系列课程中的其中一部分课程,通过在老师的带领下能够学习决策树的实际应用

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课程大纲-人工智能系列课程 零基础讲解知识点和实例应用 决策树 决策树实际案例的应用

资料下载
  • 第1章 讲解决策树算法的原理以及创建过程

    1小时51分钟11节

  • 1-1

    讲解sklearn工具包中所拥有的一些内容 讲解sklearn工具包中所拥有的一些内容

    「仅限付费用户」点击下载“决策树.zip”

    [10:00] 开始学习
  • 1-2

    讲解sklearn工具包中所拥有的一些内容(二) 讲解sklearn工具包中所拥有的一些内容(二)

    [10:00] 开始学习
  • 1-3

    决策树算法的理解 决策树算法的理解

    [10:00] 开始学习
  • 1-4

    分析如何创建出决策树 分析如何创建出决策树

    [10:00] 开始学习
  • 1-5

    选择节点的三种方法以及讲解信息熵 选择节点的三种方法以及讲解信息熵

    [10:00] 开始学习
  • 1-6

    通过实际案例计算每个特征的信息,信息熵 通过实际案例计算每个特征的信息,信息熵

    [09:59] 开始学习
  • 1-7

    讲解选择节点的方法一:信息增益 讲解选择节点的方法一:信息增益

    [09:59] 开始学习
  • 1-8

    求得每一个特征对应的信息增益值 求得每一个特征对应的信息增益值

    [10:00] 开始学习
  • 1-9

    求得每一个特征对应的信息增益值(二) 求得每一个特征对应的信息增益值(二)

    [10:00] 开始学习
  • 1-10

    求得信息增益率 求得信息增益率

    [10:00] 开始学习
  • 1-11

    基尼指数的含义 基尼指数的含义

    [11:51] 开始学习
  • 第2章 通过实际案例来应用决策树

    2小时29分钟15节

  • 2-1

    复习前面讲过的知识点 复习前面讲过的知识点

    [09:59] 开始学习
  • 2-2

    复习前面讲过的知识点(二) 复习前面讲过的知识点(二)

    [10:00] 开始学习
  • 2-3

    决策树的剪枝的两种方式 决策树的剪枝的两种方式

    [10:00] 开始学习
  • 2-4

    加载泰坦尼克号的数据以及进行数据的预处理 加载泰坦尼克号的数据以及进行数据的预处理

    [10:00] 开始学习
  • 2-5

    数据的预处理以及数据的拆分 数据的预处理以及数据的拆分

    [10:00] 开始学习
  • 2-6

    拆分训练集和测试集数据以及通过sklearn创建决策 拆分训练集和测试集数据以及通过sklearn创建决策树模型对

    [10:00] 开始学习
  • 2-7

    决策树模型中各个参数的介绍 决策树模型中各个参数的介绍

    [10:00] 开始学习
  • 2-8

    讲解sklearn中fit,score,predic 讲解sklearn中fit,score,predict函数

    [10:00] 开始学习
  • 2-9

    决策树的可视化展示 决策树的可视化展示

    [10:00] 开始学习
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