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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动手玩转Scratch2.0编程
马吉德·马吉 (Majed Marji) / 电子工业出版社 / 2015-10-1 / CNY 69.00
Scratch 是可视化的编程语言，其丰富的学习环境适合所有年龄阶段的人。利用它可以制作交互式程序、富媒体项目，包括动画故事、读书报告、科学实验、游戏和模拟程序等。《动手玩转Scratch2.0编程—STEAM创新教育指南》的目标是将Scratch 作为工具，教会读者最基本的编程概念，同时揭示Scratch 在教学上的强大能力。 《动手玩转Scratch2.0编程—STEAM创新教育指南》共......一起来看看 《动手玩转Scratch2.0编程》 这本书的介绍吧!
