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DT Strengths and Weaknesses - Intro to Machine Learning

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    你又学习了一个算法 恭喜你!你学完了第三个机器算法决策树
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    你已经学完了所有算法内容
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    我们已经学习了很多关于决策树的内容
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    现在 让我们将这一新学知识的部分内容
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    添加到挑选分类器时的考虑事项中
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    它们易于使用 而且长大后会很漂亮
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    从某种意义上来说
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    它们使你能以图形方式很好地解释数据
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    而且 这比说支持向量机的结果要好理解得多
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    但是它们也存在限制
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    没错
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    决策树确实存在的一项限制就是
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    容易过拟合
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    尤其是在你具有包含大量特征的数据时
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    复杂的决策树可能会过拟合数据
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    所以你需要谨慎对待使用决策树挑选的参数
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    调整参数以防发生过拟合
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    是的 如果你的节点上只有单个数据点生成的决策树
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    结果看起来会很疯狂
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    你几乎总是过拟合
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    所以 测量决策树的生长情况
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    然后在适当的时间停止决策树生长非常重要
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    但是决策树还有一个很棒的地方
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    就是可以通过所谓的集成方法
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    从决策树中构建更大的分类器
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    在下节课中
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    你将有机会真正独立探索一个算法
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    我们为你提供的一些选项中就包括
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    集成方法样本
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    所以 如果你对使用分类器构建分类器感兴趣
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    请继续观看下节课
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    是的 我们是最棒的 敬请关注
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    那么开始吧
Tytuł:
DT Strengths and Weaknesses - Intro to Machine Learning
Opis:

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Video Language:
English
Team:
Udacity
Projekt:
ud120 - Intro to Machine Learning
Duration:
01:18

Chinese, Simplified subtitles

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