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决策树学习 决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一。它是一种逼近离散函数的方法，且对噪声数据有很好的鲁棒性，能够学习析取表达式。本章描述了一系列决策树学习算法，包括象ID3、ASSISTANT和C4.5这样广为应用的算法。这些决策树学习方法有哪些信誉好的足球投注网站完整表示的假设空间，从而避免了受限假设空间的不足。决策树学习的归纳偏置是优先选择较小的树。 简介 决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。学习得到的决策树也能再被表示为多个if-then的规则，以提高可读性。这种学习算法是最流行的归纳推理算法之一，已经被成功地应用到从学习医疗诊断到学习评估贷款申请的信用风险
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