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适合人群
具备Python面向对象开发思想、其它语言类开发人员、浪子回头者、一夜暴富者
你将会学到
掌握Scikit-Learn机器学习框架的使用,包括数据清洗、特征工程、机器学习的常见算法和应用场景
- 实战项目讲解:银行反欺诈模型、客户挽留模型
- 机器学习技能点:信息熵、网格搜索、集成学习、随机森林、深度学习
课程简介
Python机器学习大满贯系列第3季——决策树&集成学习
决策树和集成学习是机器学习中常用的模型和算法。决策树是一种基于树状结构的分类和回归模型,通过一系列的
判断条件来进行决策。它直观、易于理解,并且适用于各种数据类型。集成学习是一种将多个弱学习器组合成强学
习器的技术,常见的方法包括随机森林和梯度提升树。集成学习可以通过减少过拟合、提高泛化能力来改善模型性
能。决策树适用于具有明确特征和判断条件的问题,而集成学习适用于大规模数据集和复杂问题。通过学习这些模
型和算法,可以更好地应用机器学习解决实际问题。
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