CART算法详解：机器学习中的决策树技术

该资源是大连海事大学智能科学与技术专业的一份关于机器学习的课件，重点讲解了CART算法，同时也涵盖了机器学习的基础知识、课程考核方式、教材和学时安排等内容。 CART算法，全称为Classification and Regression Trees，是一种用于构建二叉决策树的统计方法。该算法由L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, 和 C. Stone在他们的著作《分类与回归树》中提出。CART与ID系列算法（如ID3和C4.5）的主要区别在于其选择最优分割属性的标准——Gini指数。Gini指数用于衡量样本集合纯度，构建决策树时，CART会选择减小Gini指数最多的特征作为划分节点。 课程内容涵盖监督学习，包括分类和回归；密度估计、非参数方法；决策树，其中包括CART算法；人工神经网络、贝叶斯学习、增强学习以及遗传算法等机器学习的主要分支。此外，课程还强调了理解和编程实现经典算法的重要性，鼓励学生积极参与课堂讨论和多动脑思考。 机器学习是一门研究如何使计算机从经验中学习的学科。随着计算机存储和处理能力的提升，以及网络技术的发展，我们可以收集到大量的数据。通过机器学习，可以挖掘这些数据中的潜在模式，从而进行预测。例如，通过对超市销售数据的学习，可以预测消费者的购物行为，或根据用户的观影历史推荐电影。机器学习依赖于历史数据中的规律，并期望这些规律在未来仍然适用，从而进行有效的预测。 课程考核包括平时表现、上机作业和期末考核，旨在帮助学生掌握基本概念、理解机器学习方法的思想并能实现部分经典算法。课程提供两本教材供参考，并设定固定的辅导答疑时间，以支持学生的学习。 通过本课程，学生将不仅理解机器学习的基本原理，还将具备一定的实践能力，能够运用所学知识解决实际问题，为今后深入学习奠定基础。机器学习的应用广泛，包括但不限于数据挖掘、推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域，是现代信息技术领域的重要组成部分。