内容简介:搞算法呢,总要看看论文,才好了解业内的重大研究。不过,找论文也要门道,不管是自己零零散散四处寻觅,还是从别人的参考文献里翻腾,都太麻烦了,广撒网还瞄不准,要是有个经典论文必读清单就好了。
伊瓢 发自 苏州街
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
搞算法呢,总要看看论文,才好了解业内的重大研究。
不过,找论文也要门道,不管是自己零零散散四处寻觅,还是从别人的参考文献里翻腾,都太麻烦了,广撒网还瞄不准,要是有个经典论文必读清单就好了。
清单说来就来。最近,爱丁堡大学博士Benedek Rozemberczki在GitHub上分享了自己整理的决策/分类/回归树论文清单,覆盖了:
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、Michael I. Jordan等业内知名专家的研究;
另外,还有关于图嵌入以及社区检测相关的论文和实现,从1987年Wray L. Buntine发表在UAI上的的Decision Tree Induction Systems: A Bayesian Analysis开始,总数达到了163篇。
所有论文按照年份分类,发表在不同顶会的论文被放在了一起。
比如2018年,收录了12篇论文,其中5篇来自AAAI,2篇来自NIPS,剩下的分别发表在了CVPR、ICDM、ICML、IJCAI、KDD上。
当然,决策树研究初期的年份就没有那么多啦,比如1994年,总共只有4篇论文,其中还有两篇引用次数过百的古早论文。
每篇论文都附上了地址,如果发表论文的研究者已经将代码开源,也会把代码地址一并附上,这样,阅读、复现起来会更方便一些。
照着研读,没错了。
传送门
最后,送上清单传送门:
https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-decision-tree-papers
— 完 —
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