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通过本教程的学习,让博士带着大家知其然知其所以然,掌握和理解机器学习-对数几率回归-决策树模型。
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课程简介
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径。
利用广义线性模型解决二分类任务的一种方法。
决策树模型是一种简单易用的非参数分类器。它不需要对数据有任何的先验假设,计算速度较快,结果容易解释,而且稳健性强。
通过本教程的学习,让博士带着大家知其然知其所以然,掌握和理解机器学习-对数几率回归-决策树模型。
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