内容简介：

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 一、决策树
二、线性模型
三、随机梯度下降

 一、决策树

决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。
在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。
决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。
用决策树分类：从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点，此时每个子节点对应着该特征的一个取值，如此递归的对实例进行测试并分配，直到到达叶节点，最后将实例分到叶节点的类中。
好处： ...

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? 机器学习--决策树、线性模型、随机梯度下降