【机器学习速成宝典】模型篇08支持向量机【SVM】（附python代码）

目录

　　什么是支持向量机(SVM)

　　特征选择

　　使用ID3算法生成决策树

　　使用C4.5算法生成决策树

　　使用CART算法生成决策树

　　预剪枝和后剪枝

　　应用：遇到连续与缺失值怎么办？

　　多变量决策树

　　Python代码(sklearn库)


什么是支持向量机(SVM)

　　引例

　　现有训练集如下，请训练一个决策树模型，对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)2

　　引例

　　现有训练集如下，请训练一个决策树模型，对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)3

　　引例

　　现有训练集如下，请训练一个决策树模型，对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)4

　　引例

　　现有训练集如下，请训练一个决策树模型，对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)5

　　引例

　　现有训练集如下，请训练一个决策树模型，对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)6

　　引例

　　现有训练集如下，请训练一个决策树模型，对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)7

　　引例

　　现有训练集如下，请训练一个决策树模型，对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)8

　　引例

　　现有训练集如下，请训练一个决策树模型，对未来的西瓜的优劣做预测。

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时间： 2024-11-03 04:20:46

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