于5放左边，叶子小于五放右边，然后继续往下一层，就是无限的分类，可以理解，而黑盒模型就不一样了，是机器学习，多层神经网络，每个层的一定数量神经元全连接，数据反复自己的调参，加权重，也就是什么数据重要，什么不重要，但都要，只是分量不一样，然后还会根据结果是否准确率高再删除一些数据，再进行反向调参，正向叫线性编程，反向就是回归，反正就是倒腾几百万次，数据变来变去，人无法理解，最后出来一个模型，就可以跟现有数据高度吻合 这是一个白盒模型，决策树，可以一层层的分类，容易理解。 正则化（Regularization）：原理、方法与应用 在机器学习和深度学习中，过拟合（overfitting） 是模型训练的核心挑战之一 —— 模型在训练数据上表现极佳，但在未见过...

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