《机器学习》（周志华）学习笔记（四）：决策树

《机器学习》（周志华）学习笔记（四）：决策树 引言 1.基本概念及流程 2.划分选择 2.1.信息增益（ID3决策树） 2.2.信息增益率（C4.5决策树） 2.3.基尼系数（CART决策树） 3.剪枝处理 4.连续与缺失值 4.1.连续值处理 4.2.缺失值处理 5.多变量决策树 引言 上一篇学习了机器学习中常用的线性模型。首先学习了对于回归问题采用最小二乘法等数学方法对一般线性模型和广义线性模

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