决策树

随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进...

联邦学习是机器学习中一个非常火热的领域，指多方在不传递数据的情况下共同训练模型。随着联邦学习的发展，联邦学习系统也层出不穷，例如 FATE, FedML, PaddleFL, TensorFlow-F...

决策树是一种用于分类和回归任务的非参数监督学习算法。它是一种分层树形结构，由根节点、分支、内部节点和叶节点组成。,,从上图中可以看出，决策树从根节点开始，根节点没有任何传入分支。然后，根节点的传出分支...