【機器學習】——分類算法小結

一、分類算法簡介 （1）決策樹        決策樹是用於分類和預測的主要技術之一，決策樹學習是以實例爲基礎的歸納學習算法，它着眼於從一組無次序、無規則的實例中推理出以決策樹表示的分類規則。構造決策樹的目的是找出屬性和類別間的關係，用它來預測將來未知類別的記錄的類別。它採用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內部節點進行屬性的比較，並根據不同屬性值判斷從該節點向下的分支，在決策樹的葉節點得到結論。 主要

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