决策树算法：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。 算法原理：决...
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机器学习笔记之信息熵、信息增益和决策树(ID3算法) -
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