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上节课程内容回顾n什么是机器学习？n机器学习的产生与发展n贝叶斯定理n贝叶斯分类算法上节课程内容回顾明天太阳会升起吗?他在一个袋子放了黑白各一个颗弹子。（太阳升起的概率？）第一天第二天太阳升起了，他加了一个白弹子在袋子里。（太阳升起的概率？）第三天太阳升起了，他又加了一个白弹子在袋子里。（太阳升起的概率？）。结论几乎可以肯定，太阳总会升起。主要内容4.6.5 决策树的假设空间搜索4.6.4 最佳分类属性判定4.6.3 决策树的基本算法4.6.2 决策树学习的适用问题4.6.1 决策树的概念4.6.8 决策树算法的PROLOG实现4.6.7 决策树的优缺点4.6.6 决策树的常见问题什么是决策树?n从管理学的角度定义决策树是指使用系统分析方法，把各种决策方案及出现结果的可能性进行分组排列，然后确定最佳方案的决策过程。 4.6.1 什么是决策树？举例:渔民投资决策点新船旧船好鱼情(0.7)坏鱼情(0.3)好鱼情(0.7)坏鱼情(0.3)$90000-$10000$80000$200004.6.1 什么是决策树？什么是决策树?n从机器学习的角度定义决策树是运用于分类的一种树结构。 4.6.1
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