1、决策树：可以看作是函数，或者是可以看作是一系列的规则（一系列if）
2、为什么用决策树
高效率、较准确、解释性高
3、如何选
Information Gain
K-nearest neighbors
设定看为奇数，在二分类问题中，比较在k范围内选次数多的。
决策树DT解决回归问题
数据分到每个叶子中，用每个叶子中的值的平均值偶为回归问题的值
knn-LL 决策树-EL
1、决策树：可以看作是函数，或者是可以看作是一系列的规则（一系列if）
2、为什么用决策树
高效率、较准确、解释性高
3、如何选
Information Gain
K-nearest neighbors
设定看为奇数，在二分类问题中，比较在k范围内选次数多的。
决策树DT解决回归问题
数据分到每个叶子中，用每个叶子中的值的平均值偶为回归问题的值
knn-LL 决策树-EL
本文标题：笔记4—— 经典机器学习
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