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机器学习进阶 - 决策树模型
第6任务： 201 - 前置知识 - 信息与熵
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任务列表
第1任务： 资料.zip
第2任务： 决策树.pdf
第3任务： 100 - 决策树模型
第4任务： 101 - 决策树的构建结果
第5任务： 102 - 决策树做分类与回归
第6任务： 201 - 前置知识 - 信息与熵
第7任务： 202 - 如何消除不确定性
第8任务： 203 - 信息与熵的定义
第9任务： 204 - 信息的性质
第10任务： 205 - 信息的性质
第11任务： 206 - 信息的单位
第12任务： 207 - 如何计算信息量
第13任务： 208 - 如何计算不等概率事件的信息量
第14任务： 209 - 计算信息熵
第15任务： 210 - 分别计算三个人的信息熵
第16任务： 211 - 条件熵
第17任务： 212 - 计算条件熵的方式1
第18任务： 213 - 计算条件熵的最终公式
第19任务： 214 - 直接用公式推到条件熵
第20任务： 215 - 边缘概率与联合概率的转换
第21任务： 216 - 完成直接用公式推到条件熵
第22任务： 217 - 信息增益
第23任务： 218 - 解释信息增益
第24任务： 219 - 案例：计算信息增益
第25任务： 220 - 计算信息增益
第26任务： 221 - 完成计算信息增益
第27任务： 222 - 使用公式直接计算信息增益
第28任务： 223 - 完成计算信息增益
第29任务： 224 - 使用化简之后的公式计算信息增益
第30任务： 225 - 化简公式给定是否独立的条件
第31任务： 226 - 完成所有前置知识的讲解
第32任务： 301 - 决策树搭建过程
第33任务： 302 - 计算信息熵
第34任务： 303 - 计算色泽的信息增益
第35任务： 304 - 完成色泽的信息增益
第36任务： 305 - 完成根底的信息增益
第37任务： 306 - 完成敲声的信息增益
第38任务： 307 - 完成纹理和脐部的信息增益
第39任务： 308 - 完成触觉的信息增益
第40任务： 309 - 决策树的第一次划分
第41任务： 310 - 判断成稍糊之后再根据什么特征判断
第42任务： 311 - 改变数据集再次计算信息增益
第43任务： 312 - 完成决策树的搭建
第44任务： 313 - 决策树案例的小bug
第45任务： 314 - 欠拟合过拟合ID3适用的场所
第46任务： 315 - 1 - SKLearn中的ID3代码
第47任务： 315 - 2 - ID3的API
第48任务： 315 - 3 - 处理数据集替换中文
第49任务： 315 - 4 - 完成西瓜的案例
第50任务： 315 - 5 - 燕尾花数据案例
第51任务： 315 - 6 - 完成燕尾花数据案例
第52任务： 315 - 7 - 手写决策树代码
第53任务： 315 - 8 - 计算每一列的信息增益
第54任务： 315 - 9 - 计算信息增益的过程
第55任务： 315 - 10 - 计算Y的熵
第56任务： 315 - 11 - 完成计算Y的熵
第57任务： 315 - 12 - 计算条件熵
第58任务： 315 - 13 - 计算条件概率
第59任务： 315 - 14 - 计算条件概率的分母
第60任务： 315 - 15 - Bool数组与运算
第61任务： 315 - 16 - 找遍历的问题
第62任务： 315 - 17 - 完成计算条件熵
第63任务： 315 - 18 - 验证条件熵计算的正确性
第64任务： 315 - 19 - 遍历切割数据集
第65任务： 315 - 20 - 使用字典模拟树
第66任务： 315 - 21 - 迷一样的递归代码~
第67任务： 315 - 22 - 完成决策树的代码
第68任务： 315 - 23 - 递归的过程
第69任务： 315 - 24 - 递归的过程
第70任务： 315 - 25 - 完成递归的过程
第71任务： 316 - 鸢尾花数据的可视化
第72任务： 317 - 使用命令行将dot文件变成pdf
第73任务： 318 - 直接生成pdf文件
第74任务： 319 - 西瓜数据的树模型可视化
第75任务： 320 - 如何将连续型随机变量变成离散型
第76任务： 401 - Cart树
第77任务： 402 - 选择切分点
第78任务： 403 - 计算切分点的损失
第79任务： 404 - 对比这两个切分点的损失
第80任务： 405 - 完成选择第一次的切分点
第81任务： 406 - 选择第二次的切分点
第82任务： 407 - 完成右子树的划分
第83任务： 408 - SkLearn中的Cart树代码
第84任务： 409 - Cart回归树的可视化
第85任务： 410 - 完成Cart回归树的可视化
第86任务： 411 - 多个特征的回归树
第87任务： 412 - 完成多个特征的回归树
第88任务： 413 - 如何去创新以及优化
第89任务： 414 - Cart分类树
第90任务： 415 - 基尼系数与不纯度
第91任务： 416 - 计算基尼系数
第92任务： 417 - 下一个特征的基尼系数
第93任务： 418 - 完成树的第一次划分
第94任务： 419 - 计算第二次的基尼系数
第95任务： 420 - 完成Cart分类树
第96任务： 421 - Cart分类树SkLearn的代码
第97任务： 422 - Cart树模型可视化
第98任务： 423 - 预测英雄联盟的胜负
第99任务： 424 - 处理数据集
第100任务： 425 - 使用Cart树和ID3做LOL的预测
第101任务： 426 - LOL预测树可视化
第102任务： 427 - 完成决策树的讲解
