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卡彭(一个强大的机器学习框架)
1、卡彭介绍 卡彭是一个基于Python的开源机器学习框架，它提供了一系列的算法和模型，可以支持多种数据类型和任务类型。卡彭的理念是简单易用，同时也具有高效性和灵活性。
2、PyTorch：一个用于机器学习和深度学习的开源框架，提供各种工具和库。Caffe：一个用于深度学习的开源框架，提供高效的模型训练和部署功能。Keras：一个用于深度学习的开源框架，可与TensorFlow和其他后端一起使用。
3、CherryPy – 一个极简的 Python web 框架，服从 HTTP/1 协议且具有WSGI 线程池。TurboGears – 一个可以扩展为全栈解决方案的微型框架。web.py – 一个 Python 的 web 框架，既简单，又强大。
机器学习故事汇-决策树算法
1、决策树模型是机器学习中最经典的算法之一啦，用途之广泛我就不多吹啦，其实很多机器学习算法都是以树模型为基础的，比如随机森林，Xgboost等一听起来就是很牛逼的算法（其实用起来也很牛逼）。
2、决策树是一种简单而有效的机器学习算法，它广泛应用于分类、回归和特征选择等领域。
3、同时，决策树也是机器学习中经典分类器算法，通过决策路径，最终能确定实例属于哪一类别。
4、剪枝就是给决策树瘦身，防止过拟合。分为“预剪枝”（Pre-Pruning）和“后剪枝”（Post-Pruning）。预剪枝是在决策树构造时就进行剪枝。
5、发现此时的决策边界已经完全不同了，而这仅仅只是一个数据点的影响。
决策树之ID3算法及其Python实现
1、ID3算法是一种基于信息增益属性选择的决策树学习方法。核心思想是：通过计算属性的信息增益来选择决策树各级节点上的分裂属性，使得在每一个非叶子节点进行测试时，获得关于被测试样本最大的类别信息。
2、但，不仅仅如此。 决策树作为嵌入型特征选择技术结合了特征选择和分类算法，根据特征选择如何生成分类模型也是决策树的一部分。
3、ID3算法是对CLS算法的改进，主要是摒弃了属性选择的随机性。
基于python的决策树能进行多分类吗
1、决策树的算法 决策树的算法是以树状结构表示数据分类的结果。一般情况，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点。
2、如果天气晴朗并且有时间，你可能会决定去打高尔夫球；如果天气不好或者没有时间，你可能会决定不去打高尔夫球。总之，你需要根据具体情况进行分类讨论，并根据条件的不同选择不同的路径，才能绘制正确的决策树。
4、总结下来有三点，第一就是决策树容易发生过拟合，但是随机森林可以很大程度上减少过拟合。第二就是决策树容易忽略数据集中属性的相互关联。
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