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摘要： 一 决策树 原理：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点有两种类型：内部结点(internal node)和叶结点(leaf node)。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。而最上面的结点就是决策树的根结点 阅读全文

摘要： samples:样本 multi-dimensional entry / multivariate data：多属性记录 features:特征，属性 supervised learning：监督学习 classification：分类 regression：回归 unsupervised lear 阅读全文

摘要： 一种基本分类与回归方法 工作原理是：1、训练样本集+对应标签 2、输入没有标签的新数据，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。 3、一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据。 4、选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新 阅读全文