迭代器
要知道生成器是啥,首先得先了解下迭代器是什么,概念的部分还是用我最喜欢的老套路思维导图来表示:
本章主要讲了决策树学习算法的三个部分:特征选择、树的生成方式和树的剪枝以及三种决策树算法:ID3、C4.5、CART
Tips:决策树的东西比较多(这章啃了一个星期才啃完 (lll¬ω¬)),我们平时使用的Sklearn里面的决策树用的就是CART算法,所以这章的重点就在于CART的两种树模型(回归树、分类树),ID3和C4.5可作为了解。
本章主要讲了生成学习方法-朴素贝叶斯法的详细生成方法 、 朴素贝叶斯的特点-条件独立性假设
本章主要讲了K近邻的算法、模型 以及kd树的构造与最近邻搜索。
本章主要讲了感知机的模型、策略以及算法的相关证明。
本思维导图主要介绍 数据挖掘 的几个基本流程
《统计学习概论》第一章到这里就结束了,本思维导图主要讲的是模型的选择,模型的评估还有统计学习三大问题。
监督学习概论 与 统计学习三要素
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