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在规则开发过程中，往往会遇到某个规则会反复被使用的情况。若我们在每个规则包反复去编写相同的规则，不仅会大大的增加开发的工作量，大量的编写还可能会出现错误。在这里规则引擎提供了“决策树”的概念：在“决策
分类规则过于复杂
决策树是最简单的机器学习算法,它易于实现,可解释性强,完全符合人类的直观思维,有着广泛的应用。决策树到底是什么?简单地讲,决策树是一棵二叉或多叉树(如果你对树的概念都不清楚,请先去学习数据结构课程),
R语言决策树实现方法代码，library(rpart) library(rpart) library(rpart.plot) library(rpart.plot) #rpart决策树计算 run_s
机器学习决策树
关于C语言的决策树里面有c语言的源代码还有一些简单的介绍
决策树——属性选择的次序问题 哪棵树更好?or 哪种次序更好?
决策树算法 对决策树有很深的讲解,决策分析
决策树（数据挖掘数据分类）代码，其中包含了各种算法
决策树ID3算法C++代码实现
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