在整堂课的教学中，刘教师总是让学生带着问题来学习，而问题的设置具有一定的梯度，由浅入深，所提出的问题也很明确1/60目标任务与主要内容o 复习信息熵n 熵、联合熵、条件熵、互信息o 决策树学习算法n 信息增益n ID3、C4.5、CARTo Bagging与随机森林的思想n 投票机制o 分类算法的评价指标n ROC曲线和AUC值在整堂课的教学中，刘教师总是让学生带着问题来学习，而问题的设置具有一定的梯度，由浅入深，所提出的问题也很明确2/60决策树的实例(Weka 自带测试数据)注：Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)，是一款免费的，非商业化(与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品-Clementine )的，基于JAVA环境下开源的机器学习(machine learning)以及数据挖掘(data minining)软件。它和它的源代码可在其官方网站下载。在整堂课的教学中，刘教师总是让学生带着问题来学习，而问题的设置具有一定的梯度，由浅入深，所提出的问题也很明确3/60复习：熵o 将离散随机变量X
