【Tom M. Mitchell課件】機器學習——決策樹學習
本課件主要內容包括： 決策樹學習 奧卡姆剃刀定律 決策樹中的過度擬合 過度擬合 避免過度擬合 減少誤差的修剪 減少誤差修剪的影響 後修建準則 樹到準則的轉換 概率理論回顧 隨機變量 多元離散隨機變量 條件概率的定義 獨立事件 貝葉斯準則 二項式分佈 最大似然估計 貝葉斯學習 Beta先驗分佈 後驗分佈 Beta分佈的MAP Dirichlet分佈 參數估計 聯合分佈 期望值 協方差 示例：Bern
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