基於決策樹的推薦算法

1.1算法簡介 決策樹一種經典的機器學習分類算法，主要的代表算法有ID3、C4.5、CARD，原理可以簡單理解爲通過對數據總結、歸納得到一系列分類規則，舉個簡單的例子： 在決策樹中，一個葉子節點表示一條決策規則（通常葉子節點的類目等於該節點樣本最多的類目），決策樹算法的目標是得到準確率高的規則，而決策規則的準確率可以用葉子節點的複雜度來衡量。 1.2複雜度計算 下面列舉2種常用複雜度的計算方法,

>>阅读原文<<