#194 · 主分类： AI工具目录与精选清单
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决策树、分类树和回归树及其实现的研究论文合集。
项目最后更新：12/28/25
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2.5K
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342
贡献者数量
4
许可证
Other
收录理由
多数人接触树模型是从 scikit-learn 或 XGBoost 的文档开始的，那些文档告诉你如何调用库，却很少交代这些方法的思想源头。这个仓库正好补上这一环：它把来自机器学习、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘和人工智能领域重要会议上的决策树、分类树与回归树论文汇集在一起，并且优先收录附带了实现代码的工作。论文按会议来源分组，你可以按年份浏览 NeurIPS 或 KDD 上关于树的成果，也可以为基于随机森林、梯度提升或可解释模型的项目整理一份阅读清单。它是一张研究地图，而不是拿来直接部署的工具，但正是这种定位让它特别适合用来梳理树方法的发展脉络，并找到论文背后的代码。
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