Trees分支学习

• 数学 · 决策树（一）· 混乱程度 ， $pi\in [0,1]\to H\left(Y\right)\ge 0$ ， 所以最小值是0，这样的话，说明在一个分支内，异质性很小。 ， 这个可以总结一下。

决策树理论部分可以参考 Brett Lantz Machine Learning with R - Second Edition.pdf的126页附近。 决策树的解释意思就是 它会给出一个可能性，如果你的答案是$1$或$0$，那么答案就是$1$的概率为$p$，$0$的概率为$1-p$。

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在看完决策树后，可以了解一下随机森林，具体的之后我再准备给你。他们之间大致的关系如下图。

这是随机森林需要看到的地方， 贝叶斯、支持向量机、神经网络也是用到的常用方法，这个可以之后跟你说，我先说我最熟悉的。