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摘要： 原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12718314.html CART 分类树 CART 分类树实际上是基于基尼系数来做属性划分的。在 Python 的 sklearn 中，如果想要创建 CART 分类树，可以直接使用 DecisionTr 阅读全文

摘要： 原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12713169.html 决策树 决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由节点和有向边组成。结点有两种类型：内部节点和叶节点。内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 决策树是最经典的 阅读全文

摘要： 原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12697359.html 准备数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import load 阅读全文

摘要： 原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12692113.html 先看一个非线性的图例 准备数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_mo 阅读全文

摘要： 原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12690755.html 准备数据 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_regression from sk 阅读全文

摘要： 原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12678281.html 准备数据 import numpy as np from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selecti 阅读全文

摘要： 原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12673231.html 准备数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import make 阅读全文

摘要： 原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12668372.html 准备数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import make 阅读全文

摘要： 原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12625721.html K-Nearest Neighbor KNN是一种基本分类与回归方法 KNN 的工作原理 “近朱者赤，近墨者黑”可以说是 KNN 的工作原理。 整个计算过程分为三步： 计算待分类 阅读全文

摘要： Reference https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/generalization/peril-of-overfitting https://developers.google.com/machine-learni 阅读全文