機器學習算法之隨機森林算法詳解及工作原理圖解

隨機森林是一種靈活且易于使用的機器學習算法，即便沒有超參數(shù)調(diào)優(yōu)，也可以在大多數(shù)情況下得到很好的結(jié)果。它也是最常用的算法之一，因為它很簡易，既可用于分類也...

2018-03-14 標簽：算法機器學習隨機森林 32.1萬 0

深入淺出地介紹集成、Bagging、隨機森林、特征重要性

集成是一組協(xié)作貢獻的元素。一個熟悉的例子是合奏，組合不同的樂器創(chuàng)建動聽的和聲。在集成中，最終的整體輸出比任何單個部分的表現(xiàn)更重要。

2018-05-25 標簽：集成隨機森林Bagging 3.3萬 0

隨機森林算法原理_隨機森林算法的優(yōu)缺點

集成學習有兩個流派，一個是boosting，特點是各個弱學習器之間有依賴關(guān)系；一個是bagging，特點是各個弱學習器之間沒依賴關(guān)系，可以并行擬合。

2020-12-09 標簽：集成學習隨機森林 3.2萬 0

Random Forest算法 python實現(xiàn)案例分析

隨機森林由Breiman提出的一種分類算法，它使用Bootstrap重采樣技術(shù)，從原始訓練樣本集中有放回的重復隨機抽取n個樣本生成新的樣本集合，以此作為...

2019-09-23 標簽：機器學習python隨機森林 4958 0

解讀決策樹與隨機森林模型的概念

為什么要引入隨機森林呢。我們知道，同一批數(shù)據(jù)，我們只能產(chǎn)生一顆決策樹，這個變化就比較單一了，這就有了集成學習的概念。

2017-10-18 標簽：機器學習決策樹隨機森林 3845 0

機器學習實用指南——集成學習和隨機森林

本章討論的最后一個集成方法叫做 Stacking（stacked generalization 的縮寫）。這個算法基于一個簡單的想法：不使用瑣碎的函數(shù)（...

2018-07-27 標簽：分類器隨機森林 3738 0

不可不知的機器學習之線性模型

LTR同樣是一個回歸問題。你手頭上有一系列評價數(shù)據(jù)，來衡量一個文檔與某個查詢的相關(guān)度等級。我們的相關(guān)度等級取值從A到F，更常見的情況是取值從0（完全不相...

2017-10-29 標簽：機器學習線性模型隨機森林 3267 0

如何通過XGBoost解釋機器學習

本文為大家介紹用XGBoost解釋機器學習。 這是一個故事，關(guān)于錯誤地解釋機器學習模型的危險以及正確解釋所帶來的價值。如果你發(fā)現(xiàn)梯度提升或隨機森林之類的...

2020-10-12 標簽：機器學習隨機森林XGBoost 2031 0

深度學習之后為何陷入了困境？

簡而言之，gcForest（多粒度級聯(lián)森林）是一種決策樹集合方法，其中保留了深網(wǎng)的級聯(lián)結(jié)構(gòu)，但不透明的邊緣和節(jié)點神經(jīng)元被隨機森林組與完全隨機的樹林配對取...

2023-11-20 標簽：cpugpu深度學習 1145 0