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　　機器學習和數據挖掘是緊密相關的，要進行數據挖掘需要掌握一些機器學習所用的方法和模型知識，通過模型的訓練可以得到處理數據的**的模型。數據挖掘常用的模型如下：
　　就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本(即已知數據以及其對應的輸出)去訓練得到一個**模型(這個模型屬于某個函數的集合，**則表示在某個評價準則下是**的)，再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力。
　　決策樹是用于分類和預測的主要技術之一，決策樹學習是以實例為基礎的歸納學習算法，它著眼于從一組無次序、無規則的實例中推理出以決策樹表示的分類規則。構造決策樹的目的是找出屬性和類別間的關系，用它來預測將來未知類別的記錄的類別。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內部節點進行屬性的比較，并根據不同屬性值判斷從該節點向下的分支，在決策樹的葉節點得到結論。
　　主要的決策樹算法有ID3、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它們在選擇測試屬性采用的技術、生成的決策樹的結構、剪枝的方法以及時刻，能否處理大數據集等方面都有各自的不同之處。
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