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C4.5机器学习中决策树是一个预测模型他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系树中每个节点表示某个对象而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值决策树仅有单一输出若欲有复数输出可以建立独立的决策树以处理不同输出从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习 通俗说就是决策树决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法在这里每个决策树都表
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简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想工作原理适用情况及优缺点等 1)算法:ID3算法是以HYPERLINK 信息论为基础以HYPERLINK 信息熵和信息增益度为衡量标准从而实现对数据的归纳分类ID3算法计算每个属性的信息增益并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性算法核心思想是ID3算法是ID3算法的改进改进方面有:用信息增益率来选择属性克服了用信息增益选择属性时偏向选择
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