下载!决策树与随机森林不仅包含关系,更重要的是——动态演示源代码

机器学习,基础原理需要知道?
A
II

因地域辽阔,百花齐放。
因地域辽阔,门派林立。
因传统而经典?因发展需创新?
学为求知,且求智?

内核提示:
如果不认识代码,也可用AI自行生成网页。
这次发现了D3.js的妙用~当我们还在空谈泛素养论,轻视技术,打击编程,玩玩就当AI本领的时候,的的确确人家这样的数据编程新技术我们大都还不知道呢!

但不懂在线CSS等应用,也不容易任意修改,缺乏自主可控的可能正于此。
至少,要学会再传给AI来修改、优化,多模型交叉验证、求证质量与安全。

在学习原理时涉及代码,AI生成实验即可,重点代码举例:仅用于了解,并非看见什么都一定要会,看一眼就会的肯定不是什么重要技术啊!


生成可视化AI工具目录

第一弹:点击下载:卷积如何计算?第二弹:降维与升纬实验代码第三弹:神经元可视化网页第四弹:神经网络结构组合与前向传播算法演示第五弹:线性回归与逻辑回归的对比动态分析第六弹:2种距离和2*N+1个评委的KNN动态即时模拟第七弹:决策树与随机森林不仅是包含关系,更重要的是——

以上7件作者: 王爱胜(青州一中)
欢迎实名公益分享~可注明单位、姓名,共建共享,发展课程~专用微信bxgwas(非诚勿扰)


1.调整参数
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2.生成数据—训练模型——选择测试点(或输入坐标)——预测类型
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3.对比决策树与随机森林的预测方式、准确度的不同。
下载!决策树与随机森林不仅包含关系,更重要的是——动态演示源代码
从算法比较,总结:
随机森林是抽取样本,可以更大程度上避免干扰样本。

图形绘制图书,编程江湖2之《山海图志》。
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【读者来信】
辽宁 宣老师:
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本期代码下载:阅读原文
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