决策树学习是应用最广泛的归纳推理算法之一，是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，机器学习算法最终将使用这些从数据集中创造的规则。决策树的优点为：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点为：可能产生过度匹配的问题。决策树适于处理离散型和连续型的数据。决策树通过

简介Java虚拟机（JVM）是Java应用的运行环境，从一般意义上来讲，JVM是通过规范来定义的一个虚拟的计算机，被设计用来解释执行从Java源码编译而来的字节码。更通俗地说，JVM是指对这个规范的具体实现。这种实现基于严格的指令集和全面的内存模型。另外，JVM也通常被形容为对软件运行时环境的实现。通常JVM实现主要指的是HotSpot。JVM规范保证任何的实现都能够以同样的方式解