2.1常用算法（易考推导---原理，推倒，重点）--机器学习
1. 决策树原理：递归的选择最优特征，并用最优特征对数据集分割；每个子集递归调用此方法，直到满足约束条件（关键在特征选择和停止分裂的约束条件）步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪特征：ID3信息增益；对可取值较多的特征有偏好，会导致泛化能力差；不能处理连续值；不能处理缺失值；过拟合C4.5信息增益率；减少信息增益中由特征值较多带来的影响；可处理连续值；可处理缺失值，赋值均值–计算量...
