机器学习：以二元决策树为基学习器实现随机森林算法的回归分析
声明：本文是站在回归分析角度讲的，分类的理解可能跟这有点不一样。 1.前言 随机森林也是集成方法的一种，是对Bagging算法的改进。 随机森林主要有两步组成： 1）有放回的随机抽取样本数据，形成新的样本集。这部分和Bagging算法一样 ...
原文：机器学习：浅析使用二元决策树进行回归分析
.引言 学过数据结构的同学对二叉树应该不陌生：二叉树是一个连通的无环图，每个节点最多有两个子树的树结构。如下图 一 就是一个深度k 的二叉树。 图一 图二 二元决策树与此类似。不过二元决策树是基于属性做一系列二元 是 否 决策。每次决策从下面的两种决策中选择一种，然后又会引出另外两种决策，依次类推直到叶子节点:即最终的结果。也可以理解为是对二叉树的遍历，或者很多层的if else嵌套。 这里需要 ...
2017-04-20 16:49 1 6887 推荐指数：
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