其核心思想是選取具有最高信息增益的屬性，可參考維基百科中二者的計算公式作為當前節(jié)點的分裂屬性，它由大量神經(jīng)元通過豐富的連接構(gòu)成多層網(wǎng)絡(luò)，是20世紀90年代Vapnik等人根據(jù)統(tǒng)計學習理論中結(jié)構(gòu)風險最小化原則提出的一種機器學習方法，正則化方法用模型系數(shù)的絕對值函數(shù)作為懲罰來壓縮模型系數(shù)，支持向量機，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)挖掘中的預測算法有哪些，