在经典机器学习算法当中还有哪些值得去学？迪哥带你深入了解机器学习树模型系列，从原理到代码实战！
作者: 唐宇迪教你学CV
作者简介: 毕业论文辅导、顶会发刊、竞赛指导、机器学习、深度学习、强化学习、NLP等（基础/实战/论文）
描述: 机器学习树模型通过分层决策处理数据，包括决策树、随机森林（RF）和梯度提升树（GBDT/XGBoost等），擅长捕捉非线性关系与特征交互，具有高可解释性，广泛应用于分类、回归及特征筛选，RF与GBDT通过集成提升泛化能力，兼顾效率与精度。
作者: 唐宇迪教你学CV
作者简介: 毕业论文辅导、顶会发刊、竞赛指导、机器学习、深度学习、强化学习、NLP等（基础/实战/论文）
描述: 机器学习树模型通过分层决策处理数据，包括决策树、随机森林（RF）和梯度提升树（GBDT/XGBoost等），擅长捕捉非线性关系与特征交互，具有高可解释性，广泛应用于分类、回归及特征筛选，RF与GBDT通过集成提升泛化能力，兼顾效率与精度。
