机器学习-周志华 学习笔记5（第4章 决策树）

第四章  决策树 4.1基本流程 决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法。 一般的，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集。从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示

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