周志華老師的《機器學習》是一本非常難得的國內學者的好教材。為了好好學習，博主決定啃一啃周老師書中的課后習題。本人答案僅供參考，若有錯誤，請大神們不吝指教。（本系列文章實時更新） 1.試證明對於不含沖突數據(即特征向量完全相同但標記不同)的訓練集，必存在與訓練集一致(即訓練誤差為0)的決策樹 ...

七、多變量決策樹 1、從“樹”到“規則” 　　一棵決策樹對應於一個“規則集”，每個從根結點到葉結點的分支路徑對應於一條規則。 舉例： 　　　　　　 　　好處： 　　　　（1）改善可理解性 　　　　（2）進一步提升泛化能力（ 由於轉化過程中通常會進行前件合並、泛化等操作 ...

一、決策樹模型 　　決策樹(decision tree)是一種常用的機器學習方法，是一種描述對實例進行分類的樹形結構。 　　決策樹是一種常用的機器學習方法，以二分類為例，假設現在我們要對是否買西瓜進行判斷和決策，我們會問一些問題，根據回答，我們決斷是買還是不買，或者還拿補丁主意，這時會繼續 ...

參考書籍：《機器學習》（周志華） 說 明：本篇內容為讀書筆記，主要參考教材為《機器學習》（周志華）。詳細內容請參閱書籍——第4章 決策樹。部分內容參考網絡資源，在此感謝所有原創者的工作 ...

決策樹是一個函數，以屬性值向量作為輸入，返回一個“決策”。 如上圖，我們輸入一系列屬性值（天氣狀況，濕度，有無風）后會得到一個要不要出去玩的一個決策。 從樣例構建決策樹 對於原始樣例集，我們選取一個最好的屬性將其分裂，這樣我們會產生多個樣例子集，同時我們會把該屬性從屬性集去掉，並且繼續 ...

一.簡介 　　決策樹學習是一種逼近離散值目標函數的方法，在這種方法中學習到的函數被表示為一棵決策樹。 二.決策樹的表示法 　　決策樹通過把實例從艮節點排列到某個葉子結點來分類實例，葉子結點即為實例所屬的分類。樹上的每一個結點指定了對實例的某個屬性的測試，並且該結點的每一個后繼分支對應於該屬性 ...

，在這些機器根據數據集創建規則是，就是機器學習的過程。 二，相關知識 1 決策樹算法 在 ...

機器學習之決策樹的構建與剪枝 最近在面試中被問到決策樹的知識，當時一臉懵逼，內心OS：“什么？我明明找的是計算機視覺算法崗位，決策樹什么的除了剛入學看過一點，現在也全忘了啊！”，於是面試毫無意外的掛掉了。不過一碼歸一碼，我下決心再把機器學習的相關知識復習起來，增加自己相關能力的同時以備不時之需 ...