決策樹與集成算法

舉例：判斷是否喜歡玩遊戲 機器學習算法並沒有哪個好哪個不好，而是哪個算法更適合於那種數據類型 決策順序：先按照重要的，然後次重要的，依次類推 即針對每個特徵，都做一次切割分類，特徵越多越好嗎？ 根據什麼依據去選擇根節點？如何切分？ 希望透過一次分支後，熵值越小越好。 pi：取到某一個類別的概率 對數函數曲線如下，由於概率值pi屬於【0-1】區間，因此對數值恆爲負數，H（x）函數中的-p*lg(p)

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