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决策树归纳是从有类标号的训练元组中学习决策模型。常用的决策树算法有ID3，C4.5和CART。它们都是采用贪心（即非回溯的）方法，自顶向下递归的分治方法构造。

学习Machine Learning也有很长一段时间了，好好整理下自己的学习资料，这份资料绝对不是一时半会就整理得完的，先开个头吧，以后会间断性更新该blog的。

不同的集成模型在训练的细节上伴有一些差异，在文章后面会对这些算法做一个本质的对比。下面先来讲解下本文的核心内容——Gradient Tree Boosting。