在机器学习中，决策树是如何进行分类或回归任务的？请结合《哈工大机器学习课件精华：决策树与学习理论》提供的内容，详细解释其工作原理和实际应用。

在机器学习领域，决策树是一种被广泛应用于分类和回归任务的算法。根据《哈工大机器学习课件精华：决策树与学习理论》，决策树通过一系列的规则来对数据进行划分，这些规则基于数据的属性值。它模仿人类决策过程，从根节点到叶节点构建一棵树结构，每个内部节点代表对某个属性的测试，每个分支代表测试结果，叶节点代表最终的决策结果。

参考资源链接：[哈工大机器学习课件精华：决策树与学习理论](https://wenku.csdn.net/doc/5cqgpcpgpa?spm=1055.2569.3001.10343)

工作原理：
1. 数据准备：首先需要准备训练数据集，这些数据包含特征属性和对应的标签（在分类问题中是类别标签，在回归问题中是连续值）。
2. 特征选择：接着，选择最优特征并基于该特征划分数据集。选择标准通常基于信息增益、增益率或基尼指数等，这些度量标准能够有效地评估特征对分类的贡献度。
3. 构建树结构：以递归的方式，每次选取最佳特征，创建树的分支，并对每个分支上的数据集重复上述过程，直到达到某个终止条件（如所有数据属于同一类别或达到设定的最大树深）。

实际应用：
在分类问题中，决策树通过从根到叶的路径来对实例进行分类。例如，在垃圾邮件检测任务中，可以从是否包含特定关键词开始划分数据集，然后根据邮件的发件人信息继续划分，直到达到一个叶节点，叶节点代表邮件是否为垃圾邮件的最终判断。

在回归问题中，决策树通过预测连续值来进行预测。例如，在房价预测任务中，树的构建过程类似，不同的是叶节点存储的是预测的连续数值而不是类别。

《哈工大机器学习课件精华：决策树与学习理论》详细介绍了决策树的构建和应用，不仅包含了理论知识，还提供了实例，帮助学习者深入理解决策树的工作机制和应用过程。通过学习这些内容，可以更好地掌握决策树在处理实际问题中的应用，并能够根据不同的问题选择合适的策略进行模型构建和优化。

参考资源链接：[哈工大机器学习课件精华：决策树与学习理论](https://wenku.csdn.net/doc/5cqgpcpgpa?spm=1055.2569.3001.10343)