決策樹在機器學習的理論學習與實踐

決策樹，是一種傳統機器學習算法，也是機器學習的入門算法之一。在它的基礎上，衍生了隨機森林、GBDT、XGBOOST等在CTR領域效果極佳的算法，所以，對它的學習可視爲通向高級算法的必經之路，同時，它具備極強的可解釋性，可應對迴歸與分類問題，也視爲商業應用展現的不二之選。對學習算法的入門者來講，瞭解決策樹頗有必要，爲此，飛馬網於3月27日晚，邀請到畢業於美國密蘇里大學機器視覺實驗室的黃楷老師進行線上

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