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數(shù)據(jù)挖掘中的兩大經(jīng)典算法：K-Means聚類算法和決策樹算法

Jack_Ian 算法工程師
難度入門
時長 3小時 0分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評分9.90
7人評價 查看評價
9.7 內(nèi)容實用
10.0 簡潔易懂
10.0 邏輯清晰
多個特征時取條件熵的最大值

最新回答 / 未來科技大師
<...code...>#直接用sklearn包進(jìn)行kmeans聚類也可以#column_stack是什么我也不知道，反正就是后面得是(())2個括號
請問哪里有源碼啊
通俗易懂，感謝
雖然是免費課，但老師講的很清晰也有干貨，希望出更多的課程
挺好，簡單明了，清晰易懂！
IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed
后續(xù)課程在哪

最新回答 / 慕俠3592514
H(D|A) = -(5/15H(D1) + 5/15H(D2) + 5/15H(D3))? 這里前面的負(fù)號應(yīng)該去掉。熵的負(fù)號也只是為了變?yōu)檎龜?shù)而出現(xiàn)（因為log導(dǎo)致存在負(fù)數(shù)）
謝謝老師的分享嘻嘻嘻
講得很清楚，謝謝
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課程須知
熟悉基本Python語法
老師告訴你能學(xué)到什么？
1、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域兩大經(jīng)典算法 2、良好的編程習(xí)慣和計算思維 3、看待和分析問題的全新視覺

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