什么是"机器学习"与"机器学习"的关联?
度是系统中的随机性或不确定性的一个衡量值,在机器学习中起着重要作用,特别是在决策树,信息获取和其他模型选择过程的背景下.在决策树的情况下,度是用来衡量数据集的杂质.这种杂质是指数据集中的类标签多么混合,因为决策树试图在特定特征上分割数据以最大限度地提高信息获取,从而减少结果数据集中的不确定性或度.信息获取是父数据集的度减去子数据集的权衡平均度,因此目标是选择最大限度地提高信息的衡量值,从而减少最大的度.更一般地说,机器学习模型减少数据结构和减少数据的结构,试图通过复杂的模型来总结数据,从而通过机器学习模型来寻找一个最佳的方法来实现不确定性.通过学习模型,它提供了更高的准确性和精确性.通过学习模型,它提供了更高的基本方法来实现不确定性.通过机器学习模型,它提供了更高的准确性和精确性.