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机器学习实战 第三章 决策树 学习笔记    第三章，决策树，主要讲了用ID3这种算法构建出决策树，并将其用于分类的方法。    原理：假设我们有一些待分类数据，那么可先按特征的某些规律将其一分为二（就成了二叉树，一分为n，就是n叉树），再将其子节点再分，分到不能再分时，训练结束。预测时按照分类的原则去找分支，直到找到叶子节点，叶节点的值就是预测的值。    那么就会有一个问题：以

机器学习实战 第九章 树回归 学习笔记    这一章承接第三章，都是用树的方法，这里做的是回归。基本思路还是把数据集划分，做成二叉查找树的形式，然后可根据预测数据的特征在树中寻找其预测值。本章用的CART（分类回归树）算法来构树。    这里做回归的树与前篇的不同之处就在于1、能够处理连续型数据；2、数据集的划分规则，第三章决策树用计算熵值的方法，找到熵值最高的划分方法，按此划分；

机器学习实战 第九章 源码勘误    最近学习了《机器学习实战》这本书的第九章-树回归，发现代码运行出错，就试着改了改，跟大家分享一下。    这一章的代码总共有两个python文件，《regTrees.py》和《treeExplore.py》，其中《regTrees.py》有两个错。先贴上原版的《regTrees.py》'''Created on Feb 4, 2011T