决策树：人工智能监督学习入门与应用实例

决策树是一种监督式学习算法，它是机器学习中常用的一种预测模型，用于理解和预测离散或连续输出变量。决策树通过构建一个树状结构来表示数据集中的特征和它们对目标变量的影响，从而做出决策或分类。在给定的例子中，决策树通过分析天气变量（如晴天、多云天和雨天，以及湿度和风）来决定是否适合让员工打高尔夫，或者是否应该雇佣临时工。这种算法的工作原理是通过递归地将数据集分割成更小的子集，每个节点根据一个最优的特征划分，直到达到一个预设的停止条件，如达到最大深度或所有样本属于同一类别。 在人工智能（AI）的背景下，决策树与图像识别技术如车牌识别密切相关，这是早期人工智能应用的一个实例。人工智能被定义为由人工制造系统展现出的智能行为，它涵盖了计算机科学的多个领域，被视为二十一世纪的重要尖端技术之一。人工智能的核心研究包括如何表示和获取知识，以及如何模拟人类智能的各个方面，如理解自然语言、解决问题、学习等。 图灵测试是评估机器是否具备智能的一个标准，它强调了机器在与人类交互时能否保持难以辨别的真实性。人工智能的发展历程经历了起伏，从早期的理论探索到实际应用的成功，再到政府的资金投入和研究方向的多元化。人工智能学科的核心内容包括模拟、实现和扩展人类智能的能力，以及通过机器学习算法如决策树来处理复杂的数据决策问题。 决策树作为监督学习的基石，是人工智能领域实用且强大的工具，它在现实世界中的应用场景广泛，如推荐系统、医疗诊断、金融风控等领域都有其身影，不断推动着人工智能技术的发展。