视频详解：03-机器学习-决策树-DecisionTree，小白入门决策树：决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
王旭晨，陈小惠（南京邮电大学 自动化学院，江苏 南京210023）：提出一种基于统计关联规则的增量决策树分类算法，称为SARMT(Statistic Association Rules Miner Tree），它基于快速决策树(Very Fast Decision Tree,VF
关于机器学习的定义，Tom Michael Mitchell的这段话被广泛引用:“对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上其性能P随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序从经验E中学习。”
