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现代决策树模型及其编程实践:从传统决策树到深度决策树
黄智濒编著更新时间:2022-08-12 16:12:50
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决策树是数据分析中广泛使用的机器学习模型,其模型简单、算法快速且具有可解释性。但随着大数据的涌现,将决策树真正应用到实践中还面临诸多困难。本书正是为解决这一痛点而作,旨在帮助读者系统且全面地了解决策树,并成功地将其用于工程实践。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2022-07-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
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现代决策树模型及其编程实践:从传统决策树到深度决策树最新章节
查看全部- 8.7 参考文献
- 8.6 小结
- 8.5.3 dNDF的编程实践
- 8.5.2 dNDF模型的优缺点
- 8.5.1 dNDF的基本原理
- 8.5 深度神经决策森林
- 8.4.2 NBDT的编程实践
- 8.4.1 NBDT的基本原理
- 8.4 神经支持决策树
- 8.3.2 ANT的编程实践
黄智濒编著
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