内容简介：本章主要讲了决策树学习算法的三个部分：特征选择、树的生成方式和树的剪枝以及三种决策树算法：ID3、C4.5、CARTTips:决策树的东西比较多（这章啃了一个星期才啃完 (lll￢ω￢)），我们平时使用的sklearn里面的决策树用的就是CART算法，所以这章的重点就在于CART的两种树模型（回归树、分类树），ID3和C4.5可作为了解:
决策树
本章主要讲了决策树学习算法的三个部分：特征选择、树的生成方式和树的剪枝以及三种决策树算法：ID3、C4.5、CART
Tips:决策树的东西比较多（这章啃了一个星期才啃完 (lll￢ω￢)），我们平时使用的sklearn里面的决策树用的就是CART算法，所以这章的重点就在于CART的两种树模型（回归树、分类树），ID3和C4.5可作为了解:
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逻辑斯蒂回归模型
逻辑斯蒂回归模型是经典的分类学习器，在二分类的监督问题上分类效果非常好，其经典之处就在于LR的分布函数-sigmoid函数:
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最大熵模型与最优化算法
最大熵模型目前应用在NLP上比较多，本章的最大熵模型的内容与数学推导公式比较多，大家可以选择自己想要了解的地方去了解就行:
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线性可分支持向量机
在机器学习的学习之路上，SVM是ML童鞋们在分类问题上一定会遇到的一个学习方法，SVM这一章将SVM按训练数据的线性可分性分为由简到繁分为三种模型： 线性可分支持向量机(linner support vector machine in linearly separable case) 、 线性支持向量机(linear support vector machine) 以及 非线性支持向量机(non-linear support vector) 。在实际工程中，面对不同规模的数据集时，在小型数据集上，SVM有时仅需 小量 的训练数据，就可以得到比较好的训练结果，而这正是因为SVM的特性-支持向量，下面通过思维导图先简单介绍下SVM：
线性可分支持向量机：
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思维来自《统计学习方法》-李航
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劫持
玛丽•K. 斯温格尔（Mari K. Swingle） / 邓思渊 / 中信出版集团股份有限公司 / 2018-5-1 / CNY 59.00
《劫持》是一本探讨人与科技的关系的书，基于一位心理学博士20年的临床经验及其作为神经认知科学研究者的脑—电研究成果。在这本面向大众的科普书中，作者以深入浅出的方式，探讨了手机、电脑等便携式数字设备及让人“永不下线”的互联网对现代人尤其是青少年大脑的影响，从神经认知科学和精神分析的角度，有力地证明了数字媒介与大脑和人类行为的关系，探讨了手机等如何对人的大脑进行劫持或操控，并给出了自己作为从业医师的实......一起来看看 《劫持》 这本书的介绍吧!
