机器学习面试核心内容

  一、决策树 1.1 原理 决策树是一种基本的分类与回归方法，其模型就是用一棵树来表示我们的整个决策过程。这棵树可以是二叉树（比如CART 只能是二叉树），也可以是多叉树（比如 ID3、C4.5 可以是多叉树或二叉树）。根节点包含整个样本集，每个叶节都对应一个决策结果（注意，不同的叶节点可能对应同一个决策结果），每一个内部节点都对应一次决策过程或者说是一次属性测试。从根节点到每个叶节点的路径对应

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