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决策树是非常经典的机器学习模型，以决策树为基模型的集成学习模型（XGBoost、GBDT 等）在工业界得到了极为广泛的应用。决策树有三种常见的启发式生成标准，信息增益就是其中之一。计算某一特征的信息增益主要分为两步，第一步是计算数据集的信息熵，信息熵可以表示为，其中代表的是属于某一类的样本个数，D 是整个数据集的样本数量，K 为类别数量。第二步是根据信息熵计算每个特征的经验条件熵。特征的信息增益即为信息熵和经验条件熵的差。

三道中等难度题目，总分400分，前两道均为100分，后一道为200分，每道题的时间限制为1S（常规算法解答不出，可以用暴力方法）机考分数是按照题目用例的通过数量的比例算分数 （若最后一道题做不出来，可将边界情况结果等写出来 ）机考时长2个半小时，若以冲刺机考最高分为目的，则做题时间分配前两道题40分钟，最后一题70分钟（平时练习可以按照40分钟的时限）机考分数线根据招聘目标院校和非目标院校有不同（不同 华为招聘部门会有差异），比如前者机考通过线为150分，后者机考通过线为320分。

列表（list）是Python中的一种，它可以存储不同类型的数据。不同元素以逗号分隔。

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