决策树：机器学习中的分治法

本文是关于机器学习中决策树的系列文章的第一篇。决策树算法通过一系列问题将数据递归地划分为子区域，最终得出预测结果。文章深入浅出地解释了决策树的数学定义、不同类型的决策树（分类树和回归树）、常用的算法（ID3、C4.5和CART），以及目标函数（基尼不纯度、熵和均方误差）。此外，文章还探讨了决策树的优缺点、偏差-方差权衡以及“阶梯效应”，并解释了构建决策树的贪婪算法。