第三章 Bates & Decision Tree Model
Classification a kind of supervised learning
Bates Theorem
贝叶斯公式的应用：癌症与阳性关系
Naive Bates Classifier 假设：conditionally independent
条件独立的一些例子
Independent != Uncorrelated
避免连乘是出现0，需要做拉普拉斯平滑。
应用例子
预测某条件下打网球的概率
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Decision Making
一些规则如：One dataset,many possible trees
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ID3 常用的决策树
Entropy and Gain
根据Entropy 和 Gain 即可做 Attribute Selection
ID3 Frameworks
Overfitting 测试
pruning
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Reading Materials
总结：ID3 是最基本的决策树，还有很多新发展的决策树可以学习，不同的决策树对
连续型的处理，对缺失值的处理都有不同的方式可以去好好学习