决策树学习笔记（一）

决策树学习笔记（一） 前言 For GBDT:web 提高树、GBDT是以分类树或者回归树为基本分类器的提高方法，在看提高树算法的时候我发现对决策树学习的一些细节并不清晰了，因而决定从头再学一遍。以前的理解仍是比较粗浅，一直觉得决策树比较简单，相似于不少的简单规则一级一级拼凑起来，其实对决策树的条件几率表示、特征选择、决策树生成以及剪枝都没有真正的掌握。真正的理解算法是要可以很是通俗的把算法思想表

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