如果说决策树是吃货的直觉，那神经网络就是一家连锁炸鸡店的工业级修正系统。本文延续“炸鸡店”系列，用后厨逻辑解构 M-P 模型、BP 算法与卷积核。看透层层偏导数背后，我们是如何通过“差评回溯”让学徒进化为神厨，并最终实现从“人工配方”到“特征自学”的工业革命。

算法不该是冷冰冰的公式，而是人类决策逻辑的自动化镜像。本文带你走进决策树的世界，用“找炸鸡店”的吃货逻辑解构信息熵、基尼指数与剪枝艺术。看透层层 if-else 背后，我们是如何在数据的杂音中，通过减熵来寻找那个既稳定又精准的“甜蜜点”。

从 KFC 炸鸡看偏差与方差，从广州地铁看代价矩阵，量化模型评估中的权衡艺术。

本章实验中，将会利用try-catch，thorws的特性来查看抛出异常，我们在调试过程中适当加入try-catch可以有效排除我们的错误。我们在这一讲中会提及assert方法，利用类自定义一个MyException来用e.what()抛出异常，结合模板，这种自定义为我们的程序调试增加了一定的灵活性。

本实验将探讨C++中两种重要的代码组织和复用技术：类的组合和模板。我们将学习如何通过在一个类中包含另一个类的对象来实现组合（“has-a”关系），并理解其构造和析构顺序。随后，我们将深入研究模板，特别是类模板，了解如何创建可用于多种数据类型的通用类。我们还将讨论模板的特化，包括完全特化和部分特化，以及何时选择使用模板而非继承。