决策树与随机森林

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    麻省理工机器学习导论课程讲解了决策树和随机森林的概念和应用。决策树是一种用于处理分类和回归问题的算法,它通过一系列的决策节点和叶子节点来进行预测。随机森林是一种基于决策树的集成算法,通过组合多个决策树的预测结果来提高准确性。视频还介绍了如何使用随机森林进行数据预测和特征选择的方法。 神经网络与决策树:麻省理工机器学习导论课程讲述了神经网络的重要性以及其在机器…

    2024年3月15日
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