(1) 特征选择
a. 信息增益：特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A),定义为D的经验熵H(D)与特征A给定条件下D的经验条件熵H(D|A)之差，即g(D,A)= H(D)- H(D|A):特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A),定
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机器学习总结（五）：基本的决策树算法
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