标签：bagging 模型 v1.0 MLP 数分 随机 聚类 sklearn 决策树
一、关联规则
功能集/套餐/购物篮分析
二、集成学习
三、聚类
- DBSCAN聚类
- k-means聚类
在机器学习里，什么是凸样本集和非凸样本集？
定义：存在两点的直线内的点有不属于集合S的点，集合S就称为凹集。
…
四、分类
随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。
随机森林的随机性体现在每颗树的训练样本是随机的，树中每个节点的分裂属性集合也是随机选择确定的。
有了这2个随机的保证，随机森林就不会产生过拟合的现象了。
五、回归
六、特征选择
标签：bagging,模型,v1.0,MLP,数分,随机,聚类,sklearn,决策树 来源： https://blog.csdn.net/iwantMovieLens/article/details/119117243
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