決策樹的正則化 葉子的數(shù)量作為懲罰因子墓律，葉子越多宅粥，算法復(fù)雜度越大 分類特征的處理 特征缺失的處理

決策樹算法的核心 分支數(shù)量 分支準(zhǔn)則 終止準(zhǔn)則 基本假設(shè) 分類回歸樹（C&RT） 二叉樹 C&RT分支準(zhǔn)則 基于單一的特征切分成左右子樹 純度指...

決策樹的結(jié)構(gòu) 基于條件形成路徑的視角 基于遞歸生成樹的視角 決策樹的優(yōu)缺點

案例：教小學(xué)生辨別一張圖片是否為蘋果1 Teacher：讓學(xué)生專注于上一個假設(shè)中患錯的例子瓣铣，從而獲得不一樣的新假設(shè)

上節(jié)提到需要放大犯錯的圖片喳张，縮小正確的圖片及刻，從而使小學(xué)生專注于其他的辨別特征笨使，獲取不一樣的假設(shè)卿樱。歸根結(jié)底，放縮最終的目的是使我們在新一次的假設(shè)選...

用同一份資料制作很多不一樣的 g234