Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于 年发表的论文中提到的新的机器学习算法，可以用来做分类，聚类，回归，和生存分析，这里只简单介绍该算法在分类上的应用。 Random Forest 随机森林 算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决策树进行分类。 随机森林算法只需要两个参数：构建的决策树的个数t，在决策树的每个节点进行分 ...
2012-09-22 22:09 2 22500 推荐指数：
一、Table for Content 在之前的文章中我们介绍了Decision Trees Agorithms，然而这个学习算法有一个很大的弊端，就是很容易出现Overfitting，为了解决此问题人们找到了一种方法，就是对Decision Trees 进行 Pruning(剪枝)操作 ...
森林顾名思义就是有很多树，这里的树当然就是决策树。实际上随机森林就是将 fully-grown C&RT decision tree 作为 bagging 基模型（base model）。 \[\text{random forest (RF) = bagging ...
课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要！重要！重要~ 一、随机森林（RF） 1.RF介绍 RF通过Baggin ...
欢迎大家前往腾讯云社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 导语： 本文是对机器学习算法的一个概览，以及个人的学习小结。通过阅读本文，可以快速地对机器学习算法有一个比较清晰的了解。本文承诺不会出现任何数学公式及推导，适合茶余饭后轻松阅读，希望能让读者比较舒适地获取到一点有用的东西 ...
在得出random forest 模型后，评估参数重要性 importance（） 示例如下 特征重要性评价标准 %IncMSE 是 increase in MSE。就是对每一个变量 比如 X1 随机赋值, 如果 X1重要的话, 预测的误差会增大,所以 误差的增加就等同于准确性 ...
Boosting 是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。 关于 Boosting 的两个核心问题： 1.在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？ 通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值，减小前一轮分对样本的权值，而误分的样本在后续受到更多的关注 ...
Isolation，意为孤立/隔离，是名词，其动词为isolate，forest是森林，合起来就是“孤立森林”了，也有叫“独异森林”，好像并没有统一的中文叫法。可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest，简称iForest 。 iForest适用于连续数据 ...
Isolation，意为孤立/隔离，是名词，其动词为isolate，forest是森林，合起来就是“孤立森林”了，也有叫“独异森林”，好像并没有统一的中文叫法。可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest，简称iForest 。 iForest适用于连续数据 ...
