摘要： 一.背景 1.概率：在多元下，（1）联合概率：两个事件同时发生的概率P(A,B) ，（2）条件概率：在某一事件A条件下，另一事件B发生的概率P(B|A)，（3）边缘概率：某一事件发生的概率P(A); 2.独立事件：两个没有任何关系的事件互为独立事件，此时两个事件的联合概率为两者概率相乘P(A,B)= 阅读全文

摘要： 一.决策树（判定树） 1.依据树结构进行决策，目的是产生一棵泛化能力强的判定树，其中叶子结点为决策结果，其他节点对应一个属性测试，根节点包含所有样本，从根节点到叶子结点的路径表示判定的决策路径。 2.首先我们给定一个训练样本集，以及他们的属性集（特征集），然后由根结点开始，每个节点代表一个属性测试， 阅读全文