Python ML

决策树（Decision Tree）：得到有终止块的流程图 前言： 信息熵的来源，1是概率的单调减函数；2是对于相互独立的随机变量，同时观察两个变量的信息量和分别观察的结果相同，即h(x+y) = h(x) + h(y)，因此设计了h = -log(P(x))，而这个对数的底通常是2，《数学之美》上认为是一般的判断规律是二分法的缘故。进一步，一个事件总的信息量就是每一种可能的情况的信息量乘以它们发

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