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決策樹和決策表都是用于分類和預測的機器學習算法，在Java中都有相應的實現。
決策樹是一種樹形結構，每個節點代表一個屬性，每個分支代表一個屬性值，葉子節點代表一個類別。決策樹通過從根節點開始，根據屬性值進行分裂，最終到達葉子節點來做出分類或者預測。
決策表是一種表格形式的表示方法，其中每一行代表一個規則，每一列代表一個屬性。規則中包含了條件和結論，當條件滿足時，結論就成立。決策表通過匹配規則來做出分類或者預測。
決策樹在處理連續性數據和大規模數據時比較高效，但容易出現過擬合；決策表在處理離散數據和邏輯規則時比較高效，但規則數量較多時會導致決策表過于龐大。在實際應用中，可以根據具體情況選擇使用決策樹還是決策表來做分類或者預測。
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