=0.9183
将h(st)和h(sf)代入条件熵公式，有：
h(s|x1)=(st|/|s|)h(st)+(sf|/|s|)h(sf) =3/6)*0.9183+(3/6)*0.9183
下面再计算s关于属性x2的条件熵：在本题中，当x2=t时，有：st=当x2=f时，有：sf=
其中，st和sf中的数字均为例子集s中的各个例子的序号，且有|s|=6，|st|=4，|sf|=2。
由st可知：pst(+)2/4,pst(-)2/4
则有：h(st)=-pst(+)log2pst(+)pst(-)log2pst(-)
-((2/4)log2(2/4)+(2/4)log2(2/4))=1
再由sf可知：psf(+)1/2, psf(-)1/2
则有：h(sf)=-p(+)log2p(+)p(-)log2p(-)
-((1/2)log2(1/2)+(1/2)log2(1/2))
将h(st)和h(sf)代入条件熵公式，有：
h(s|x2)=(st|/|s|)h(st)+(sf|/|s|)h(sf) =4/6)*1+(2/6)*1
可见，应该选择属性x1对根节点进行扩展。用x1对s扩展后所得到的部分决策树如下图所示。
在该决策树中，其2个叶节点均不是最终决策方案，因此还需要继续扩展。而要继续扩展，只有属性x2可选择，因此不需要再进行条件熵的计算，可直接对属性x2进行扩展。
对x2扩展后所得到的决策树如下图所示：
6.12、解：支持向量是指那些在间隔区边缘的训练样本点。
支持向量机是一种基于统计学习理论，以vc维理论为基础，利用最大间隔算法近似地实现结构风险最小化原理的新型通用机器学习方法。
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