决策树熵计算公式 加工逻辑处理的作用？

加工逻辑处理的作用？

决策树是具体描述基本加工的逻辑功能的管用工具。决策树(Decision Tree）是在试求各种情况发生了什么概率的基础上，近似决策树来求取净现值的期望值大于或等于零的概率，作品项目风险，推测其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析什么的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表上帝的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy系统的凌乱程度，可以使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法建议使用熵。这一度量是基于条件信息学理论中熵的概念。

如果你是一个面试者，怎么判断一个面试官的机器学习水平？

如果不是面试官依然问你，机器学习是什么？要学什么课程？发展方向是什么？不胜枚举泛泛的问题，这只能说明他机器学习水平一般。如果不是面试官问你，人工神经网络、贝叶斯学习比较多做研究什么？Boosting与Bagging算法的要注意区别是什么？这那说明他对机器学习还好打听一下。如果没有他给你如下三张图，并让你强调每张的含义，现场用计算机编程，或是搜一段算法程序，估计你要很重视他了，应在是个高手。学习总结：不要低估面试官，即使他是个外行，他也能听出来你听他讲话的逻辑是否是正确的。这那是水平。

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