决策树的学习方法及适用场合 学习大数据开发学习步骤有哪些？
学习大数据开发学习步骤有哪些？
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SQL:首先我们需要了解数据库的一些实现原理和内存的一些细节。然后需要了解数据的高可用性、数据复制等一些重要话题，了解关系数据库的一些做法和难点。
虽然有人认为数据库与程序员无关，但它是DBA 的业务。但是我坚信数据库真的是程序员 的业务。因为程序需要处理数据，程序员或者架构师不仅需要设计数据模型，还要保证整个系统的稳定性和可用性。数据是整个系统的关键。
大数据课程
这时候可以去过一下学习大数据的专业课，重点关注以下几点:
大数据算法:聚类、蜂巢系列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、决策树、支持向量机、贝叶斯分类、神经网络数据分析工具:R语言、Matlab、SAS大数据-云计算机相关:Openstack、Docker、SaaS、PaaS、Iaas分布式计算:hadoop、HDFS、MapReduce、Yarn、pig、HiReduc
数据挖掘四种决策树模型的特点？
决策树算法的特点使其适合在属性(特征)较少的情况下进行高质量的分类，因此适用于只使用主题无关特征进行学习的关键资源定位任务。
决策树算法的核心问题是在树的每个节点选择待测试的属性，力求选出对分类实例最有帮助的属性。为了解决这个问题，ID3算法引入了信息增益的概念，利用信息增益来确定决策树每一层的不同节点，即用于分类的重要属性。
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