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现代决策树模型及其编程实践 从传统决策树到深度决策树 黄智濒 编 专业科技 文轩网
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现代决策树模型及其编程实践 从传统决策树到深度决策树
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决策树是数据分析中广泛使用的机器学习模型,其模型简单、算法快速且具有可解释性。但随着大数据的涌现,将决策树真正应用到实践中还面临诸多困难。本书正是为解决这一痛点而作,旨在帮助读者系统且全面地了解决策树,并成功地将其用于工程实践。
黄智濒,计算机系统结构博士,北京邮电大学计算机学院讲师。长期从事智能机器学习、超大规模并行计算、三维计算机视觉和深度学习架构方面的研究。
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