简介定义：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则，也可以说是由训练数据集估计条件概率模型。它使用的损失函数通常是正则化的极大似然函数，其策略是以损失函数为目标函数的最

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原文：http://theorangeduck.com/page/neural-network-not-working原文标题：My Neural Network isn’t working! What should I do?译文作者：kbsc13联系方式：Github：https://github.com/ccc013知乎专栏：机器学习与计算机视觉，AI 论文笔记微信公众号：AI 算法笔记前言

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