为什么要有m-估计？当我们通过在全部事件的基础上观察某事件出现的比例来估计概率时，例如：P=nc/n.，其中nc为该类别中的样本数量，n为总样本数量。若n=5，当P=0.6时，则nc为3。多数情况下该比例是对概率的一个良好的估计。但当nc很小时估计会较差，例如：P=0.08，样本中同样有5个样例，那么对于nc最可能的取值只有0,。这会导致两个问题：1、nc/n产生了一个有偏的过低估计概率。

话说今天《机器学习》上课被很深地打击了，标名为“数据挖掘”专业的我居然连个信息增益的例子都没能算正确。唉，自看书以来，这个地方就一直没有去推算过，每每看到决策树时看完Entropy就直接跳过后面增益计算了。因而，总想找个时间再回过来好好看一下，这不，被逼上了呢。神奇的墨菲定律呢：你担心它发生的，它就一定会发生。回正题了，这三个指标均是决策树用来划分属性的时候用到的，其中信息增益（Info

<br />递归式<br />Substitution method<br />-----a damn clever method to prove the complexity of algorithms.<br /> <br />The substitution method for solving recurrences entails two steps:<br />1>     Gues