【機器學習】決策樹算法的基本原理

　　參考周志華老師的《機器學習》一書，對決策樹算法進行總結。 　　決策樹(Decision Tree)是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構建決策樹來求取淨現值期望值大於等於0的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的圖解法。 　　決策樹算法是一種有監督學習算法，代表的是對象屬性和屬性值之間的映射關係。樹中的每個結點表示某個對象。分叉路徑代表可能的屬性值。每個葉子結點

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