4.0引言 一、决策问题的表格表示损失矩阵对无观察(No-data)问题a= 可用表格(损失矩阵)替代决策树来描述决策问题的后果(损失):

一、什么是决策? 什么是决策分析? 决策问题的特点是什么? 决策问题有哪些要素? 二、用决策树表示下列问题: 1. 火灾保险 2. 易腐品进货问题

一. 示例学习的问题描述（见表2.1,表2.2） 二. 决策树学习（ID3算法） 1. 学习效果的衡量标准（示例学习的优化问题） 2. ID3算法：

（1）掌握风险决策准则及其应用； （2）掌握决策树在技术经济分析中的应用； （3）熟悉不确定型决策的准则和应用； （4）了解风险管理的一般策略和方法

12.1 Trie和Patricia 结构 12.2 改进的BST 最佳二叉搜索树 AVL树 伸展树 12.3 空间树结构 12.4 决策树和博弈树

12.1 Trie和Patricia 结构 12.2 改进的BST 最佳二叉搜索树 AVL树 伸展树 12.3 空间树结构 12.4 决策树和博弈树

清华大学出版社：《运筹学》课程教学资源（PPT课件讲稿，教材第三版）第15章 单目标决策 第5节 效用理论在决策中的应用 第6节 决策树

同济大学：《机器学习》课程教学资源（PPT讲稿）决策树 Decision Tree

【智能系统】基于决策树分类的可拓建筑策划预测方法

电子科技大学：《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源（课件讲稿）决策树