给出对决策树与随机森林的认识。主要分析决策树的学习算法：信息增益和ID3、C4.5、CART树，然后给出随机森林。 决策树中，最重要的问题有3个: 1. 特征选择。即选择哪个特征作为某个节点的分类特征； 2. 特征值的选择。即选择好特征后怎么划分子树； 3. 决策树出现过拟合怎么办？ 下面分别就以上问题对决策树给出解释。决策树往往是递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割。
资源文件列表
╛÷▓▀╩≈╙δ╦µ╗·╔¡┴╓/Class_8.pdf , 636911
╛÷▓▀╩≈╙δ╦µ╗·╔¡┴╓/Class_8_Code.rar , 992903
╛÷▓▀╩≈╙δ╦µ╗·╔¡┴╓/MacOS_precompiled-WITHOUT_SOURCE-v0.02.tar , 358400
╛÷▓▀╩≈╙δ╦µ╗·╔¡┴╓/Windows-Precompiled-RF_MexStandalone-v0.02-.zip , 455968