机器学习（周志华）读书笔记---第4章

4.1 基本流程 决策树的组成： 每个内部节点对应于某个属性上的测试 每个分支对应于该测试的一种可能结果 每个叶节点对应于一个预测结果 决策树的学习目的： 产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树 策略： 分而治之，从根节点开始自至叶的递归过程，在每个中间节点寻找一个划分属性。 三种停止条件： （1）当前节点包含的样本全属于同一类别 （2）当前属性集为空或所有样本在所有属性取值相同 （3）

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