可以把多棵分類樹組合成一個集成（ensemble），透過讓每棵樹對結果「投票」來產生單一預測。
為什麼有人會認為，這樣做比用單一決策樹更能提高預測準確度？
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由於 kNN 演算法可說是「以範例學習」，非常適合用來開始理解監督式機器學習。本章將介紹分類，並示範如何將 kNN 應用於自駕車的道路標誌辨識。
樸素貝葉斯運用統計學的原理來進行預測。本章將介紹貝葉斯方法的基礎，並探索如何將這些技術應用到類似 iPhone 的目的地建議。
羅吉斯迴歸透過對數值資料擬合一條曲線，來預測二元事件。這可說是最廣泛使用的機器學習方法之一。本章將概覽此技術，並示範如何把它應用在募款資料上。
分類樹使用類似流程圖的結構來做決策。由於人類容易理解這種樹狀結構，當需要透明度時（例如貸款審核），分類樹特別實用。我們將使用 Lending Club 資料集來模擬這個情境。
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