研究生系统化入门教程（四）【机器学习】分类算法：决策树(信息熵，信息增益)；集成学习方法之随机森林：估计器的工作流程是什么？为何采用BootStrap抽样？
“一般人都不是他们想要做的那种人，而是他们不得不做的那种人。——毛姆《月亮与六便士》”
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百题千解 专栏
目录
- 续：分类算法
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- 1.1 决策树
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- 1.1.0 学习目标
- 1.1.1 决策树
- 1.1.2 决策树分类原理
- 1.1.3 信息熵
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- 信息熵的定义
- 小结
- 1.1.4 决策树的划分依据之一------信息增益
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- 定义、公式
- 贷款特征重要计算
- 1.1.5 决策树的三种算法实现
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- 决策树相关API
- 1.1.6 小案例：泰坦尼克号乘客生存预测
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- 简析
- 实例代码
- 1.1.7 保存树的结构到dot文件