搞定機器學習面試，這些是基礎！

一、決策樹 1.1 原理 顧名思義，決策樹就是用一棵樹來表示我們的整個決策過程。這棵樹可以是二叉樹（比如CART只能是二叉樹），也可以是多叉樹（比如ID3、C4.5可以是多叉樹或二叉樹）。 根節點包含整個樣本集，每個葉節點都對應一個決策結果（注意，不同的葉節點可能對應同一個決策結果），每一個內部節點都對應一次決策過程或者說是一次屬性測試。從根節點到每個葉節點的路徑對應一個判定測試序列。 舉個例子：

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