林軒田機器學習技法第九講-Decision Tree

上一講學習了AdaBoost算法，通過在算法的迭代中不斷地調整數據的權值，得到不同的h，然後使用不同的係數α將其線性組合，得到最後的模型。通過這種提升的辦法，將本來可能並不是很好的模型變成要求的效果的程度。 這一講來學習決策樹(Decision Tree)，這個之前單獨的看過，這裏再聽林老師講，希望從不同的角度來學習這個算法 前面講的Aggration Model，通過將不同的h進行整合從何得到更

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