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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计算机组成（第 6 版）
Andrew S. Tanenbaum、Todd Austin / 刘卫东、宋佳兴 / 机械工业出版社 / 2014-8-19 / CNY 99.00
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