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決策樹是附加概率結果的一個樹狀的決策圖，
是直觀的運用統計概率分析的圖法，
之前介紹過決策樹的建構、分類處理。
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想簡單分享「決策樹演算法」的優缺點，
可以讓我們更了解他的優勢及應用！
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決策樹，是一種機器學習演算法，
可以使用它來處理分類問題，也稱為分類分析。
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那為什麼要稱為決策樹呢？
主要是借用樹的階層概念，
分類過程可以用一個倒著的樹形結構而表達。
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它是使用在機器學習、
資料探勘中最多的一大類算法。
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了解更多「決策樹演算法」
建構步驟、典型應用、優缺點 👇
https://blog.tibame.com/?p=17923
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▌10個機器學習演算法全解說
✅ 常見四大迴歸：簡單線性迴歸、多元線性迴歸、多項式迴歸、邏輯迴歸
✅ 單純貝氏分類器：說明貝氏定理、最大似然率估計（Max Likelihood Estimation, MLE）
✅ 支援向量機：說明支援向量機的原理、內核函數的原理與好處、以及支援向量機的五大參數等..
✅ 決策樹：透過介紹兩種決策樹演算法：ID3 與 CART，說明決策樹分類的背後原理
✅ 隨機森林：說明隨機森林的原理、與四大優點：能處理大量低關連的屬性、對缺失資料抗性良好、能產生「統計不偏」的訓練集、對離群值抗性較佳
✅ K 平均集群法：解釋「何謂集群演算法」外，也介紹了 K-平均法（K-Means）的原理。透過介紹 「K-Means++ 演算法」與「群內平方和（WCSS）」，教大家如何選擇適合的「初始值」與「最佳 K 值」到底是多少
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