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基于最大Margin的决策树归纳的中期报告
最大Margin的决策树归纳是一种基于最小错误率的分类算法。其本质是利用决策树构造分类器，通过对数据样本的分类进行多次迭代，通过迭代调整各分类器的权重及其组合方式来获得最优解。
下面是我对该算法进行的中期报告：
目前主要已完成以下工作：
1.学习决策树分类算法的基本概念和思路，熟悉了决策树的建立过程和产生的输出（决策规则）。
2.学习最大Margin算法中的核心概念：Margin，通过对样本进行正负例的分类，我们可以利用Margin来度量不同分类器的成调性。
3.掌握了Boosting的基本思路，并实现了AdaBoost算法模型的训练和预测功能。
4.熟悉了交叉验证的方法和具体流程，用于评估算法模型的性能，并采用10折交叉验证方法进行模型的评估。
接下来的工作计划：
1.学习特征选择的方法，优化特征空间，提高分类器的性能。
2.深入了解决策树分类器的优缺点，探究其局限性以及改进算法的可能性。
3.通过实验分析，总结最大Margin算法的实际应用场景和优势。
4.继续完善代码实现，并与现有的决策树分类算法和其它分类算法进行对比实验，验证最大Margin算法的优势和推广价值。