決策樹分類的主要步驟？（1）繪制決策樹。從左到右繪制決策樹的過程就是決策問題的再分析過程。（2） 從右到左計算每個方案的期望值，并將結果寫在對應方案節(jié)點的頂部。（3） 通過比較各方案的期望值，進行剪枝

決策樹分類的主要步驟？

（1）繪制決策樹。從左到右繪制決策樹的過程就是決策問題的再分析過程。（2） 從右到左計算每個方案的期望值，并將結果寫在對應方案節(jié)點的頂部。（3） 通過比較各方案的期望值，進行剪枝優(yōu)化。要使用“=”分區(qū)

就要放棄支路上的備選方案，這取決于數據量和樣本數。不同的樣本和特征數據適用于不同的算法。像神經網絡這樣的深度學習算法需要訓練大量的數據集來建立更好的預測模型。許多大型互聯網公司更喜歡深度學習算法，因為他們獲得的用戶數據是數以億計的海量數據，這更適合于卷積神經網絡等深度學習算法。

如果樣本數量較少，則更適合使用SVM、決策樹和其他機器學習算法。如果你有一個大的數據集，你可以考慮使用卷積神經網絡和其他深度學習算法。

以下是一個圖表，用于說明根據樣本數量和數據集大小選擇的任何機器學習算法。

如果你認為它對你有幫助，你可以多表揚，也可以關注它。謝謝您

既然使用神經網絡也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？

隨著近年來互聯網的快速發(fā)展，大數據頁面被越來越多的人所熟知，無論是行業(yè)內還是行業(yè)外都加入了這個行業(yè)！于是，很多培訓機構也紛紛崛起，開設相關培訓課程！作為未來非常有前途的產業(yè)。成為一名大數據工程師，無疑是為了迎接一個充滿希望的職業(yè)。大數據工程師應該學習什么。

其實，說到大數據的主要學習技術，最直接的是從工作需求出發(fā)，但也會有弊端，即學習不會很全面。

看看各大招聘網站、bat等大工廠，不同的企業(yè)要求員工有不同的工作技能，通過本文我們做一個簡單的分析和總結，可以供大家參考。

事實上，隨著社會的進步和互聯網的發(fā)展，大數據培訓的模式有很多種，一般分為視頻學習、在線直播學習、線下教學學習和雙重學習模式。你可以根據自己的情況選擇自己的大數據培訓模式。