監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習\n首先關(guān)于監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習的區(qū)別，監(jiān)督學習是有一組訓練集，并且訓練集都標注好了類別屬性，我們可以通過訓練集來構(gòu)建分類模型和分類標準。非監(jiān)督學習的訓練集則不帶有類別屬性，我們需要通過比較訓練集的特點構(gòu)建不同的集群。\n\n分類算法（Classification)\n分類算法就屬于前文提到的監(jiān)督學習中的一種，我們需要通過已知類別屬性的訓練集來構(gòu)建分類模型，通過構(gòu)建好的模型對未知類別屬性的數(shù)據(jù)進行預測。所以分類算法大致包含三部分：模型構(gòu)建，模型的檢測和模型使用。\n\n決策樹歸納\n決策樹歸納，顧名思義是構(gòu)建一顆類似樹結(jié)構(gòu)的分類模型。\n\n信息熵。\n信息增益就是兩者的差，對每一個屬性計算他的信息增益，選取大的一個構(gòu)建分支。\n之后對每個分支采用相同的方法進行分類，知道D的信息熵為0，也就是分類后所有數(shù)據(jù)的D值相同，結(jié)束分類?；蛘弋斔袑傩远加猛曛?，還有一些分支信息熵不為0，這個時候就只能進行統(tǒng)計，然后選取數(shù)量較多的值作為最終值。

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