机器学习中分类和预测算法的评估：
准确性
速度
强壮性
可规模性
可解释性
决策树(decision tree):
决策树是类似流程图的树结构。
每一个内部结点表示在一个属性上的测试，没一个分支代表一个属性的输出，而每个树叶结点代表类或类分布。
构造决策树基本算法：
熵：entropy(信息熵)
变量的不确定性越大，熵越大。
计算信息熵的公式
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决策树归纳算法(ID3)
总结：
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来源：
https://www.youtube.com/watch?v=4HXLUUmGvMM
