苏州街一老
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在研究算法时，您应该始终阅读论文以了解业界的领先研究。
然而，搜索文章需要知识，无论是自己搜索文章还是翻阅别人的文献，大范围搜索都可能找不到合适的目标。我希望有一份必读经典论文清单。
我们将不时提供列表。近日，来自爱丁堡大学的Benedek Rozemberczki 博士在GitHub 上分享了他整理的决策/分类/回归树论文列表。其内容如下：
机器学习、计算机视觉、NLP等领域。
NeurlIPS、CVPR、KDD、AAAI 等顶级会议。
周志华、迈克尔·乔丹等行业知名专家的研究。
此外，还有与图嵌入和社区检测相关的论文和实现，从Wray L. Buntine 于1987 年在UAI 上发表的Decision Tree Induction Systems : A Bayesian Analysis 开始，总数达到163 篇。
所有论文均按年份分类，并将在不同顶级会议上发表的论文分组在一起。
例如，2018年，我们收录了12篇论文，其中5篇来自AAAI，2篇来自NIPS，其余发表在CVPR、ICDM、ICML、IJCAI和KDD上。
当然，早期的决策树研究并不多。例如，1994年，总共只有四篇论文，其中包括两篇引用次数超过100次的较旧论文。
每篇论文都有一个地址，但如果发表论文的研究人员开源了代码，那么代码也会有一个地址，更容易阅读和重现。
如果你相应地学习的话，这是正确的。
传送门
最后提交列表传送门。
https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-decision-tree-papers
– 就这样-
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