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AI & エンジニアリング プログラム›🌿 AI Sprouts(芽)›レッスン›デシジョン ツリー: 紙に描けるアルゴリズム
🌳
AI Sprouts(芽) • 中級⏱️ 25 分で読める

デシジョン ツリー: 紙に描けるアルゴリズム

公開レッスンプレビュー

デシジョン ツリーがどのように機能するか、デシジョン ツリーが最も直感的な ML アルゴリズムの 1 つである理由、およびいつ使用するかを学びます。

プログラム
AI Sprouts(芽)
レベル
中級
読了時間
25 分で読める

学習目標

このレッスンを終えると、次を理解できます:

  • ✓🎮 20 の質問のたとえ
  • ✓🌿 木の解剖学
  • ✓📐 デシジョンツリーがどのように学習するか
  • ✓✂️ オーバーフィッティングとプルーニング
  • ✓🌲 木から森へ

レッスンの構成

  1. 🎮 20 の質問のたとえ
  2. 🌿 木の解剖学
  3. 📐 デシジョンツリーがどのように学習するか
  4. 情報の獲得とジニの不純物
  5. ✂️ オーバーフィッティングとプルーニング
  6. 🌲 木から森へ
  7. ✅ 強みと ⚠️ 弱み

導入プレビュー

ほとんどの機械学習アルゴリズムはブラック ボックスです。データを入力すると、内部で何か数学的なことが起こり、予測が得られます。決定木は異なります。これらは、技術者ではない同僚に十分に説明し、ホワイトボードに絵を描きながら、正確な予測を信頼できる数少ないアルゴリズムの 1 つです。 ---

Proでデシジョン ツリー: 紙に描けるアルゴリズムを続ける

デシジョン ツリー: 紙に描けるアルゴリズム の一部です AI Sprouts(芽)

デシジョン ツリー: 紙に描けるアルゴリズムはAI Sprouts(芽)の一部です。アップグレードすると、完全なレッスン、クイズ、進捗トラッキング、すべてのアカデミーを利用できます。

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