決策樹的剪枝是什么？決策樹的剪枝是什么？（1）繪制決策樹。從左到右繪制決策樹的過程就是決策問題的再分析過程。（2） 每個方案的期望值從右到左計算，結果寫在相應方案節(jié)點的上方。期望值沿決策樹的相反方向從

決策樹的剪枝是什么？決策樹的剪枝是什么？

（1）繪制決策樹。從左到右繪制決策樹的過程就是決策問題的再分析過程。（2） 每個方案的期望值從右到左計算，結果寫在相應方案節(jié)點的上方。期望值沿決策樹的相反方向從右向左計算。（3） 通過比較各方案的期望值，進行剪枝優(yōu)化。在備選方案的分支上，使用“=”切斷。

想做數據分析是學python還是學大數據？

大數據結構中的很多組件都是用Java語言編寫的，還有一些是用Scala編寫的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。這些東西更傾向于數據工程、數據處理和計算。Python語言，包括pandas、numpy、SciPy等數據分析擴展包，通過學習使用這些包，可以充分掌握數據分析的能力。因此，要學習數據分析，建議學習Python而不是大數據。

學Python一定要會算法嗎？

開始時，您不必很好地學習算法。但是隨著技術的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎，比如數據結構、操作系統(tǒng)、網絡技術、算法研究等，如果你喜歡這項技術，那就不是問題。先開始，你可以彌補。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學習算法，首先選擇經典算法教材?；镜目梢詮臄祿Y構中學習，其中包含一些基本的算法，然后再學習特殊的算法（實際上，在數據結構領域學習算法一般就足夠了）。網上還有很多論壇、算法網站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項技術。該算法在實際應用中是最快、最強的。

希望對您有所幫助

我已經使用Python 7年多了，現在我正在從事視頻對象識別算法的開發(fā)，使用tensorflow，它也是基于Python語言的。Python是一種解決所有問題的語言，值得擁有

！我從2012年開始學習機器學習，因為沒有指導，我走了很多彎路，浪費了很多時間和精力。一開始，我讀了《機器學習實踐》一書。雖然我不懂，但我還是把書中所有的例子都跑了一遍，漸漸發(fā)現自己不懂算法也能達到預期的效果。然后，我會直接開發(fā)我想要的程序。當我遇到需要機器學習的部分時，我會直接復制它。一周后，演示會出來。在這個時候，你會發(fā)現你已經開始了。剩下的就是理解每種算法的范圍和局限性。

不要掉進無休止的書堆里，練習和做項目

！呃，地鐵到了。我要去工作了。我還沒做完呢。有機會我會繼續(xù)討論的