题
4.1
决策树停止生成的三个条件：
1.当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分
2.当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分
3.当前结点包含的样本集合为空，不能划分
而题目中特征向量完全相同但标记不同的，就属于第二种情况里的所有样本在所有属性上取值相同，无法划分，这时候会将样本数最多的类返回，以后训练数据用此决策树预测时都返回同一个类，因此若要保证训练误差为0，那么一定不能存在特征向量完全相同但类不同的数据，即不能存在冲突数据。（因为在用训练数据做测试时，特征向量相同一定会被归到一个类里，但是实际中他们特征向量相同，但类不同，这样就有了误差）
4.2
训练样本是有限的，并不能代表整个样本空间，因此单纯的使用最小训练误差只是对这个训练集数据效果不错，但是对整个样本空间的数据来讲是极其容易引起过拟合的。因为决策树里挑选划分特征是为了挑出对分类影响大的特征，但训练误差这个有很强的偶然性，不能代表一般规律。
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
4.10
