决策树分类的运行机制和神经网络的学习机制。

决策树分类的运行机制是通过对已知数据样本的特征属性进行判断，不断地进行分类的过程。具体来说，它通过不断地对数据集进行划分，直到得到最终的决策结果。在这个过程中，每一个节点都代表着一个特征属性，每一条边则代表着这个特征属性的一个取值。通过对数据集进行划分并建立决策树，我们就可以对新的数据进行分类。

神经网络的学习机制则是通过训练来实现的。在神经网络中，我们通过不断地调整网络中的参数，使得神经网络可以更好地拟合已知的数据样本。具体来说，我们可以通过反向传播算法来计算误差并调整每个神经元之间的连接权重，从而不断地训练网络。

总的来说，决策树分类是一种静态的分类方法，而神经网络则是一种动态的学习方法。