构建AI智能体：三十五、决策树的核心机制（一）：刨根问底鸢尾花分类中的参数推理计算
本文介绍了决策树算法的基本原理和应用。决策树通过一系列特征判断（如西瓜的纹路、声音）进行分类，其结构包括根节点、内部节点、叶节点和分支。算法通过计算信息增益或基尼不纯度选择最佳分裂特征，构建过程采用递归方式。以鸢尾花分类为例，展示了如何用Python实现决策树模型，并分析了节点参数（样本量、基尼值、类别分布）的含义。决策树具有直观易懂的优点，但也容易过拟合。文章强调理解决策树是学习更复杂算法的基础，为后续深入讲解分裂点计算做铺垫。
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体育爬虫实战：轻松抓取某扑论坛NBA板块热点
本文以虎扑NBA板块为案例，详解如何用Python爬虫抓取热门体育论坛的实时讨论数据。涵盖目标分析、反爬应对、动态加载处理及数据可视化，助你掌握从数据采集到商业洞察的全流程技能。
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