周志华老师的《机器学习》是一本非常难得的国内学者的好教材。为了好好学习，博主决定啃一啃周老师书中的课后习题。本人答案仅供参考，若有错误，请大神们不吝指教。（本系列文章实时更新） 1.试证明对于不含冲突数据(即特征向量完全相同但标记不同)的训练集，必存在与训练集一致(即训练误差为0)的决策树 ...

七、多变量决策树 1、从“树”到“规则” 　　一棵决策树对应于一个“规则集”，每个从根结点到叶结点的分支路径对应于一条规则。 举例： 　　　　　　 　　好处： 　　　　（1）改善可理解性 　　　　（2）进一步提升泛化能力（ 由于转化过程中通常会进行前件合并、泛化等操作 ...

一、决策树模型 　　决策树(decision tree)是一种常用的机器学习方法，是一种描述对实例进行分类的树形结构。 　　决策树是一种常用的机器学习方法，以二分类为例，假设现在我们要对是否买西瓜进行判断和决策，我们会问一些问题，根据回答，我们决断是买还是不买，或者还拿补丁主意，这时会继续 ...

参考书籍：《机器学习》（周志华） 说 明：本篇内容为读书笔记，主要参考教材为《机器学习》（周志华）。详细内容请参阅书籍——第4章 决策树。部分内容参考网络资源，在此感谢所有原创者的工作 ...

决策树是一个函数，以属性值向量作为输入，返回一个“决策”。 如上图，我们输入一系列属性值（天气状况，湿度，有无风）后会得到一个要不要出去玩的一个决策。 从样例构建决策树 对于原始样例集，我们选取一个最好的属性将其分裂，这样我们会产生多个样例子集，同时我们会把该属性从属性集去掉，并且继续 ...

一.简介 　　决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。 二.决策树的表示法 　　决策树通过把实例从艮节点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每一个结点指定了对实例的某个属性的测试，并且该结点的每一个后继分支对应于该属性 ...

，在这些机器根据数据集创建规则是，就是机器学习的过程。 二，相关知识 1 决策树算法 在 ...

机器学习之决策树的构建与剪枝 最近在面试中被问到决策树的知识，当时一脸懵逼，内心OS：“什么？我明明找的是计算机视觉算法岗位，决策树什么的除了刚入学看过一点，现在也全忘了啊！”，于是面试毫无意外的挂掉了。不过一码归一码，我下决心再把机器学习的相关知识复习起来，增加自己相关能力的同时以备不时之需 ...