Деревья принятия решений являются удобным инструментом в тех случаях, когда требуется не просто классифицировать данные, но ещё и объяснить почему тот или иной объект отнесён к какому-либо классу. Давайте сначала, для полноты картины, рассмотрим природу энтропии и некоторые её свойства. Затем, на простом примере, увидим каким образом...
趁着闲暇时间，我在这里发一些文字，也许有人会感兴趣。
这与国防部有什么关系？还有一个名为 "有趣和幽默 "的主题--你可以去那里。也许有人会感兴趣）。
谢谢你，非常好奇。
"§1.8结论
每个人，无一例外......都想找到一个更好的模式......从中建立一个更简单的算法......并尽可能快地完成。"--《天才》）)
在俄罗斯联邦，进口是 由熵决定的。
喜欢学习手算吗？
https://habrahabr.ru/post/171759/
为什么我需要知道这一切呢？
在俄罗斯联邦，进口是由熵决定的。
喜欢学习手算吗？
https://habrahabr.ru/post/171759/
为什么我他妈的知道这一切？
不要担心。
不要害羞。
你是个酒鬼吗？
打开和关闭一个订单的算法是不同的。当你只处理开放信号时，不清楚你在那里通过R发现什么...
MSE只能通过不断地将数值范围 从100减少到85来对检查样品进行错误的测量。
不要胡说八道，70%是由于错误的目标造成的错误，这些17%，30%是你从天花板上幻想出来的数字。准确率和锐利率之间有一个简单的相关性，55%之后就会出现宇宙级的数值，你只是不明白你在说什么，70%的人
我也不知道你在说什么。请解释。
1 这 "不对的目标 "是什么？
2.提到了 "准确度和锐利率 "之间的 "简单 "关系。
3.如果你的模型提供的准确度低于0.75，那就去废掉它吧。
网站上有很多神谕，他们说没有实验证明，没有参考第三方，只是为了制造噪音。
如果你自己进行了实验，请给出结果，如果有第三方的研究，请给出链接。
祝好运
这是我这么多年来第一次被禁止。但我是在禁令的最后一天发现的，所以我已经打算休息了，所以我不得不再做一次。
我马上进入正题。错误的目标。即使它不正确，模型也会针对目标进行优化，即使它不正确......因为错误的目标是对它的误解。如果选择了目标，并在此基础上建立了模型，该模型将满足目标的要求，只有建立该模型的专家才能决定它是什么，是对还是错......IMHO