🚀【机器学习笔记】🚀

在今天的分享中，我们将深入探讨机器学习中的一个重要概念——决策树。💡 决策树是一种监督学习方法，它通过一系列问题来对数据进行分类或回归预测。🌳 它们以树形结构表示，每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶节点代表一种类别。

在吴恩达老师的《机器学习》课程中，我们了解到决策树的学习过程其实是一个不断寻找最佳特征和分割点的过程。🎯 这种方法简单直观，易于理解和实现，是解决分类问题的一种非常有效的方式。🌱

通过构建决策树模型，我们可以更好地理解数据之间的关系，并且能够处理不同类型的数据（数值型和类别型）。📊 在实际应用中，决策树不仅可以用于预测，还可以帮助我们发现数据中的模式和规律，为后续的分析提供支持。

希望大家能从这篇笔记中学到一些有用的知识，也欢迎大家继续关注我的分享！📖

机器学习 决策树 吴恩达老师