Деревья решений и классификации: просто о сложном | Машинное обучение для начинающих

Деревья решений: объяснение с нуля | Машинное обучение для начинающих Вы когда-нибудь задумывались, как модель машинного обучения принимает решения, отвечая на простые вопросы «да/нет»? В этом видео я шаг за шагом, простым языком, разберу деревья решений, без сложной математики для начала работы. Вы узнаете: Что такое дерево решений и как оно работает Объяснение корневых узлов, ветвей и листовых узлов Как дерево выбирает наилучшее разделение (коэффициент Джини и энтропия) Интуитивное объяснение прироста информации Переобучение и как его контролировать (максимальная глубина, обрезка) Когда использовать деревья решений, а когда нет Я самоучка-инженер по машинному обучению, документирующий весь свой путь обучения на Neurons ML. Если вы тоже изучаете машинное обучение, подписывайтесь и учитесь вместе со мной. Подписывайтесь: GitHub: https://github.com/faiqcodes Если это видео вам помогло, поставьте лайк и задавайте вопросы в комментариях. Я читаю каждый из них. #ДеревоРешений #МашинноеОбучение #MLдляНачинающих #Python #ScikitLearn #НаукаОДанные #НейроныML