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@@ -2,7 +2,7 @@
# 第3章 决策树
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![决策树_首页](http://data.apachecn.org/img/AiLearning/ml/3.DecisionTree/DecisionTree_headPage_xy.png "决策树首页")
![决策树_首页](img/DecisionTree_headPage_xy.png "决策树首页")
## 决策树 概述
@@ -18,7 +18,7 @@
一个邮件分类系统，大致工作流程如下:
![决策树-流程图](http://data.apachecn.org/img/AiLearning/ml/3.DecisionTree/决策树-流程图.jpg "决策树示例流程图")
![决策树-流程图](img/决策树-流程图.jpg "决策树示例流程图")
```
首先检测发送邮件域名地址。如果地址为 myEmployer.com, 则将其放在分类 "无聊时需要阅读的邮件"中。
@@ -114,7 +114,7 @@ def createBranch():
> 收集数据: 可以使用任何方法
![海洋生物数据](http://data.apachecn.org/img/AiLearning/ml/3.DecisionTree/DT_海洋生物数据.png)
![海洋生物数据](img/DT_海洋生物数据.png)
我们利用 createDataSet() 函数输入数据
@@ -134,7 +134,7 @@ def createDataSet():
> 分析数据: 可以使用任何方法，构造树完成之后，我们可以将树画出来。
![熵的计算公式](http://data.apachecn.org/img/AiLearning/ml/3.DecisionTree/熵的计算公式.jpg)
![熵的计算公式](img/熵的计算公式.jpg)
计算给定数据集的香农熵的函数