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决策树学习的关键是如何选择最优划分属性。一般而言，随着划分过程不断进行，决策树分支结点的“纯度”越来越高。 输入 输入一个数据集，数据集的特征列double/int，标记列是String或Int类型，标记列唯一值是2。 输出 输出DecisionTree二分类模型。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 树最大深度 是 决策树最大深度 范围：[0, 30]。
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百度千帆社区 2024.11.21 27955 8 2 向量数据库VectorDB案例实战 学习指南 AI加速器 2025.09.19 11586 0 0 AI加速器 关注 已关注 相关文章 逻辑编排类场景应用开发实战 学习指南 “秒哒无代码应用开发实战课程”学习指南 百度智能云携手深圳九曲云共绘AI落地新蓝图 热点话题 深度解析百度学术：技术架构与科研效率革新实践 知欧 390 看过 百度AI搜索
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从机器学习到AIGC 课程章节 课程附件 课程章节 课程附件 从机器学习到AIGC 【课程试听】 暂无附件 简介 目录 认证 从机器学习到AIGC 113 播放 2025-07-16 🚫 未经授权禁止转载，违者追究法律责任 赞 收藏 课程介绍： 本课程为线下培训课程 ，如需详细了解请点击 立即咨询 ，如需购买请点击 前往购买 企业培训 大模型技术专区 开发者 课程章节 【课程试听】 认证 从机器学习到
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导致失败 learning_rate 离散值、平均采样、对数平均采样 控制深度学习网络的学习速度，学习率越低，损失函数的变化速度就越慢，反之亦然 weight_decay 离散值、平均采样、对数平均采样 对深度学习网络进行权重衰减
