机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
剪枝(pruning)是一种可以提高算法时间和空间效率的技巧，经过剪枝的算法在执行效率上远超一般未经剪枝的算法。有些算法甚至可以通过剪枝优化降低计算的时间复杂度等级，突破应用瓶颈。
剪枝算法主要分为三类
可行性剪枝
如当前状态和问题要求不符，并且可以推出从该状态往后的演变都不满足要求，那么就可以进行剪枝——该状态的搜索终止
排除等效冗余