机器学习-06. 多分类与决策树及随机森林分类（下）

简介：
本节课程深入讲解了多分类问题和决策树算法，并介绍了随机森林在解决复杂分类任务中的应用及其优势。 人工智能基础视频教程零基础入门课程无需编程背景即可学习，共分为15章，因内容较多而分章节上传。 第一章：介绍人工智能开发及未来展望。 第二章：深入讲解线性回归及其代码实现。 第三章：探讨梯度下降、过拟合和归一化。 第四章：详细说明逻辑回归的应用与原理。 第五章：涵盖分类器项目案例分析以及神经网络算法的简介。 第六章（下）：多分类方法、决策树分类及随机森林分类介绍。 第七章：讨论分类评估标准和聚类技术。 第八章：密度聚类和谱聚类详解。 第九章至第十五章涉及深度学习基础，包括TensorFlow安装与使用，DNN深度神经网络手写图片识别，卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用等。