分类任务 回归任务
- 分类任务和回归任务的不同，不在于输入，而在于输出
- 分类（Classification）：输出来自（小的）离散集
- 回归（Regression）：输出来自连续值
分类学习
- 实例（input）：值和属性的向量输入
- 概念：描述一个事物集合的东西。世界上物体之间的映射，以及一个集合中的成员关系。
- 目标概念：实际的答案
- 假设类（Hypythsis Class）：你愿意考虑的所有概念的集合
决策树的可表达性
- AND
A AND B
改变A和B的顺序，对决策树没有影响。
因为他们在函数中发挥相同的作用。
你所挑选的属性，或者执行属性操作的顺序，并不重要
- OR
A OR B
互换仍然有效
因为他们具有协作性/交换性
这个的树其实是AND树的镜像！
-XOR
其实就是二选一的意思，你只可以选一个，也必须进行选择
A XOR B
它的树是一张完整的真值表
- 注意这里如果是一个n个判断的函数的情况~
OR
- linear n个节点XOR
- 指数级的 （2的n次方-1）个节点