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Python与机器学习方向，《决策树与集成算法》课程仓库

Primary LanguageJupyter Notebook

决策树与集成算法

本门课程主要讲解决策树以及决策树的集成算法，包含13章内容以及课程练习。教学内容如下：

序号 教学内容 备注
1 ID3算法决策点
2 ID3算法建树过程
3 特征离散化与C4.5算法
4 CART决策点
5 CART建树过程
6 CART后剪枝方法
7 决策树使用与评价标准
8 集成算法之bagging 包括RF算法
9 adaboost 决策树桩
10 adaboost算法集成过程
11 集成算法GBM
12 模型调参
13 两个竞赛实例 房价预测(有步骤简介)与血糖预测