学计算机的应该也学把~
一般是数据挖掘时会用到。
决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。
决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。本回答被网友采纳
决策树是什么,求!
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决策树分析法属于什么
决策树分析法属于机器学习中的监督学习方法。这种方法常用于分类和回归问题，它通过构建一个决策树模型来进行决策。下面将对决策树分析法进行详细的解释。决策树分析法是一种基于树结构来进行决策的方法。它通过将数据样本进行分割和划分来生成决策树，这个树展示了如何基于一系列条件判断达到预定的决策目标。...
算法工程师需要学习的专业有哪些?
1、计算机科学 计算机科学是算法工程师必须掌握的基础学科。算法工程师需要对计算机科学的核心原理有深入的了解，包括数据结构、算法、操作系统、计算机体系结构等。此外，算法工程师还需要熟练掌握至少一种编程语言，如C++、Python或Java。2、数学 数学是算法设计和分析的重要工具。算法工程师需要学习各种数学概...
人工智能要学哪些东西
人工智能要学哪些东西1、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法，进而解决实际的应用问题，是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法，包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。人工神经网络。2、人工智能专业学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、...
管理学-决策树问题,求详解
管理学mc 决策树圈 什么是决策树 决策树算法 决策树问题 第一年 其他类似问题2012-04-28 关于管理学中决策树的问题怎么做? 171 2014-05-09 管理学决策树问题 2010-01-05 管理学决策树问题 5 2016-05-19 管理学作业,决策树练习,求教。在线等。。 2010-01-26 管理学第五章决策树的问题 13 ...
大数据都学哪些课程
数据科学导论：介绍数据科学的基本概念、原理和方法论，包括数据收集、数据处理、数据分析和数据可视化等内容。数据挖掘与机器学习：介绍数据挖掘和机器学习的基本理论和算法，包括聚类、分类、回归、决策树、支持向量机、神经网络等技术。大数据分析与处理：学习大数据处理的基本概念和技术，包括分布式计算、大...
人工智能都要学习什么课程?
人工智能需要完整掌握如下几个方面课程知识：数学基础 线性代数基础 概率论基础 数值计算基础 统计学习 传统机器学习算法，如LR、决策树、SVM、随机森林等 集成学习，如梯度提升树等 深度学习 深度学习：卷积神经网络、循环神经网络等 编程语言 Python首选 深度学习框架： Tensorflow PyTorch Keras等 机器学习...
python学习笔记:机器学习算法-决策树模型
决策树模型在机器学习中是一种常用分类和回归算法。其构建基于 if\/else 选择结构，使用基尼系数作为评估节点划分好坏的指标。基尼系数定义为样本集中各类别的概率平方之和的差值，数值范围在 0 到 1 之间，数值越大表示分类越混乱。决策树通过最小化基尼系数来构建模型，降低数据的不确定性。决策树模型的...
决策树学习属于什么流派
(decisionTree)是一种基本的分类和回归方法。此文仅讨论用于分类方法的决策树。 决策树的学习通常分为3步： 决策树的学习的思想主要源于 定义决策树 ： 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点又分为内部结点(internal no...
人工智能要学哪些课程
3. 机器学习：机器学习是人工智能的核心课程之一，涉及监督学习、无监督学习、半监督学习等。学生需要掌握各种算法的原理和应用，如决策树、神经网络、支持向量机等。4. 深度学习：深度学习是机器学习的子领域，涉及神经网络的构建和训练。学生需要了解深度学习的基本原理和最新进展，包括卷积神经网络、循环...
