机器学习决策树算法源码与实战,充电了么,陈敬雷充电了么CEO兼CTO,一、课程优势 本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套教材2020年新书《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）: https://item.jd.com/12743009.html 购买后加助理微信chenjinglei88或omf6757进读书会交流群！ 二、课程简介 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树，同时有着计算简单，易于理解，可解释性强，能处理有缺失属性的样本和不相关的特征等优势，受到广泛的应用，本课就从决策树算法介绍、应用场景、源码实战、优缺点、以及和随机森林算法的相互关系等方面进行详细的讲解，解开决策树算法神秘的面纱。难得的一线实战经验！ 三、额外福利 加助理微信chenjinglei88邀请进入技术大牛交流群，和陈敬雷老师及各位大佬一起探讨交流技术问题，同时额外免费领取一门干货精品课。 适用人群：适合技术开发人员、大学生、职业晋升等； 机器学习、数据挖掘、人工智能开发者； 转行人工智能、机器学习者