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上传时间: 2020-12-23
详细说明：从这一章开始进入正式的算法学习。
首先我们学习经典而有效的分类算法：决策树分类算法。
1、决策树算法
决策树用树形结构对样本的属性进行分类，是最直观的分类算法，而且也可以用于回归。不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难。典型的如异或（XOR）逻辑，决策树并不擅长解决此类问题。
决策树的构建不是唯一的，遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题。因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点。
J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建，这就是鼎鼎大名的ID3算法。后续的C4.5, C5.0, CART等都是该方法的改进。
熵就是“无序，混乱”的程度。刚接触这个概念可能会有些
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