機器學習十三大經典算法

一、決策樹 根據一些 特徵（feature ）進行分類，每個節點提一個問題，通過判斷，將數據分爲兩類，再繼續提問。 判斷的依據是信息熵增益，計算公式如下： 其中的n代表有n個分類類別（比如假設是2類問題，那麼n=2）。分別計算這2類樣本在總樣本中出現的概率p1和p2，這樣就可以計算出未選中屬性分枝前的信息熵。 模型可以根據已有數據學習得到，再投入新數據的時候，就可以根據這棵樹上的問題，將數據劃分到

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