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决策树学习的算法通常是一个地选择最优特征,并根据该特征对训练数据进行分割,使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。

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熵定义为信息的。

在决策树学习中将已生成的树进行简化的过程称为。

贝叶斯决策论(Bayesian decision theory) 是框架下实施决策的基本方法.

基于后验概率 P(Ci |x) 可获得将x样本分类为Ci 所产生的,即在样本 上的"条件风险".

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