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文章目录直方图——plt.hist()参数详解直方图——plt.hist()参数详解plt.hist(x, bins=None, range=None, density=None, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked

决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。一棵决策树（Decision Tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树），每个非叶节点对应一个特征，该节点的每个分支代表这个特征的一个取值，而每个叶节点存放一个类别或一个回归函数。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，提取出待分类项中相应的特征，按照其值选择输出分支，依次向下，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别或者回归函数的运算结果作为输出（决策）结果。

朴素贝叶斯模型

清华大学出版社《数据科学导论》知识点整理