林轩田机器学习技法第九讲-Decision Tree

上一讲学习了AdaBoost算法，通过在算法的迭代中不断地调整数据的权值，得到不同的h，然后使用不同的系数α将其线性组合，得到最后的模型。通过这种提升的办法，将本来可能并不是很好的模型变成要求的效果的程度。 这一讲来学习决策树(Decision Tree)，这个之前单独的看过，这里再听林老师讲，希望从不同的角度来学习这个算法 前面讲的Aggration Model，通过将不同的h进行整合从何得到更

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