决策树入门教程

1 数学基础

1.1 概率论入门

1.2 Bootstrap抽样方法

1.3 对数的深刻认识

1.4 信息与信息熵

1.5 偏差与方差

1.6 信息增益

1.7 基尼不纯度

2 决策树基础知识

2.1 决策树概述

2.2 ID3算法简介

2.3 C4.5算法简介

2.4 CART算法简介

基尼不纯度

创建时间：2022-04-13 | 更新时间：2023-02-03 | 阅读次数：1734 次

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_{本教程共11节，当前为第7节!}
_{本教程最新修订时间为：2023-02-03 09:43:25}