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数据集进行分割，从而形成一棵树形结构，并利用每个节点上的条件进行分类。具体而言，决策树分类是通过对数据集进行反复划分，以选出最优划分特征，从而达到对数据分类的目的。在每个节点上，都会根据选定的划分特征进行数据的分割，从而生成新的子节点，直到达到叶子节点为止。

神经网络的学习机制是通过调整神经网络中的权重，从而使其能够输出期望的结果。具体而言，神经网络的学习是通过不断调整权重，使得网络的输出结果逐渐接近于期望的结果。在神经网络中，每个神经元都会接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数将这些输入转化为输出。在学习过程中，神经网络会利用反向传播算法来计算误差，并根据误差大小对权重进行调整，从而不断提高网络的准确性。