有数以千计的在线课程和课程可以帮助您提高 决策树 技能并获得 决策树 证书。
在这篇博客文章中，我们的专家汇总了 10 个精选列表 最好的 决策树 课程, 现在在线提供的教程、培训计划、课程和认证。
我们只包括那些符合我们高质量标准的课程。我们花了很多时间和精力来为您收集这些。这些课程适合所有级别的初学者、中级学习者和专家。
以下是这些课程以及它们为您提供的内容！
10最好的决策树教程推荐
| 课程名 | 在校生（人数） | 评论（计数） |
|---|---|---|
| 1. “Decision Trees, Random Forests, AdaBoost & XGBoost in Python” 我们的最佳选择 | 114819+ | 700+ |
| 2. “Decision Trees, Random Forests, Bagging & XGBoost: R Studio” | 59763+ | 167+ |
| 3. “Decision Trees, Random Forests & Gradient Boosting in R” | 16760+ | 32+ |
| 4. “Logistic Regression, Decision Tree and Neural Network in R” | 2998+ | 32+ |
| 5. Getting Started with Decision Trees | 2664+ | 29+ |
| 6. “Decision Tree – Theory, Application and Modeling using R” | 1837+ | 295+ |
| 7. XGBoost for Business in Python and R | 979+ | 128+ |
| 8. Mastering and Tuning Decision Trees | 379+ | 38+ |
| 9. Decision Trees for Machine Learning From Scratch | 350+ | 80+ |
| 10. Decision tree models in Python | 0+ | 0+ |
1. “Decision Trees, Random Forests, AdaBoost & XGBoost in Python” 经过 Start-Tech Academy Udemy课程 我们的最佳选择
“Decision Trees and Ensembling techniques in Python. How to run Bagging, Random Forest, GBM, AdaBoost & XGBoost in Python”
截至目前，超过 114819+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 700+ 评论.
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2. “Decision Trees, Random Forests, Bagging & XGBoost: R Studio” 经过 Start-Tech Academy Udemy课程
“Decision Trees and Ensembling techinques in R studio. Bagging, Random Forest, GBM, AdaBoost & XGBoost in R programming”
截至目前，超过 59763+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 167+ 评论.
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3. “Decision Trees, Random Forests & Gradient Boosting in R” 经过 “Carlos Martínez, PhD” Udemy课程
“Learn to build predictive models with machine learning, using different Rstudio´s packages: ROCR, caret, XGBoost, rparty”
截至目前，超过 16760+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 32+ 评论.
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4. “Logistic Regression, Decision Tree and Neural Network in R” 经过 Modeste Atsague Udemy课程
“Logistic Regression, Decision Tree and Neural Network in R”
截至目前，超过 2998+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 32+ 评论.
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5. Getting Started with Decision Trees 经过 Analytics Vidhya Udemy课程
Learn the basics of Decision Trees – a popular and powerful machine learning algorithm and implement them using Python
截至目前，超过 2664+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 29+ 评论.
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6. “Decision Tree – Theory, Application and Modeling using R” 经过 Gopal Prasad Malakar Udemy课程
Analytics/ Supervised Machine Learning/ Data Science: CHAID / CART / Random Forest etc. workout (Python demo at the end)
截至目前，超过 1837+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 295+ 评论.
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7. XGBoost for Business in Python and R 经过 Diogo Alves de Resende Udemy课程
Apply eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) in a Direct Marketing case study. Python and R code templates included.
截至目前，超过 979+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 128+ 评论.
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8. Mastering and Tuning Decision Trees 经过 Sandy Midili Udemy课程
IBM SPSS Modeler Seminar Series
截至目前，超过 379+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 38+ 评论.
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9. Decision Trees for Machine Learning From Scratch 经过 Sefik Ilkin Serengil Udemy课程
Learn to build decision trees for applied machine learning from scratch in Python.
截至目前，超过 350+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 80+ 评论.
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10. Decision tree models in Python 经过 Gianluca Malato Udemy课程
“A course about decision trees, random forest, gradient boosting decision trees, XGBoost and extra trees in Python”
截至目前，超过 0+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 0+ 评论.
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下面是一些关于学习的常见问题决策树
学习决策树需要多长时间？
“学习决策树需要多长时间”这个问题的答案是。 . .这取决于。每个人都有不同的需求，每个人都在不同的场景下工作，所以一个人的答案可能与另一个人的答案完全不同。
考虑这些问题：你想学习 决策树 是为了什么？你的出发点在哪里？您是初学者还是有使用 决策树 的经验？你能练习多少？每天1小时？每周40小时？ 查看本课程关于 决策树.
决策树 学起来容易还是难？
不，学习 决策树 对大多数人来说并不难。检查这个 关于如何学习的课程 决策树 立刻！
如何快速学习决策树？
学习 决策树 最快的方法是先得到这个 决策树 课程, 然后尽可能练习你学到的任何东西。即使每天只有 15 分钟的练习。一致性是关键.
在哪里学习 决策树？
如果您想探索和学习 决策树，那么 Udemy 为您提供了学习 决策树 的最佳平台。查看此 关于如何学习的课程 决策树 立刻！