相亲过程其实就是决策树！30页PPT帮你了解机器学习。
决策树的特点
如果你想了解机器学习，决策树是最佳起点之一。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
决策树更是常见的机器学习方法，可以帮助我们解决分类与回归两类问题。
以决策树作为起点的原因很简单，因为它非常符合我们人类处理问题的方法，而且逻辑清晰，可解释性好。
符合到什么程度？从婴儿到长者，我们每天都使用无数次！
本文涵盖6大知识点：
知识点1：不同类型的分类树模型 。
知识点2： 决策树回归 。
知识点3： 树模型过拟合与优化 。
知识点4： 使用随机森林进行数据分类 。
知识点5： Bagging 。
知识点6： 随机森林。
下面用《机器学习第九期》的部分PPT，来为大家解析。
正文部分
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决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，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。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
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