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1.10. 决策树 1.10.1. 分类 1.10.2. 回归 1.10.3. 多值输出问题 1.10.4. 复杂度分析 1.10.5. 实际使用技巧 1.10.6. 决策树算法: ID3, C4.5, C5.0 和 CART 1.10.7. 数学表达 1.10.7.1. 分类标准 1.10.7.2. 回归标准 1.10. 决策树 ...

1.10. 决策树 1.10. 决策树 1.10.1. 分类 1.10.2. 回归 1.10.3. 多值输出问题 1.10.4. 复杂度分析 1.10.5. 实际使用技巧 1.10.6. 决策树算法: ID3, C4.5, C5.0 和 CART 1.10.7. 数学表达 1.10.7.1. 分类标准 1.10.7.2. 回归标准 ...

无监督学习: 寻求数据表示 无监督学习: 寻求数据表示 聚类: 对样本数据进行分组 K-means 聚类算法 分层聚类算法: 谨慎使用 连接约束聚类 特征聚集 分解: 将一个信号转换成多个成份并且加载 主成份分析: PCA 独立成分分析: ICA 无监督学习: 寻求数据表示 无监督学习: 寻求数据表示 校验者: @片刻 翻译者:...

无监督学习: 寻求数据表示 聚类: 对样本数据进行分组 K-means 聚类算法 分层聚类算法: 谨慎使用 连接约束聚类 特征聚集 分解: 将一个信号转换成多个成份并且加载 主成份分析: PCA 独立成分分析: ICA 无监督学习: 寻求数据表示 校验者: @片刻 翻译者: @X 聚类: 对样本数据进行分组 可以利用聚类解决的...