随机森林算法原理小结
学习原理总结中，给出bagging的原理图。 (1)、Bagging的特点“随机采样”。随机采 ...
原文：随机森林算法原理剖析
随机森林算法 集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。 随机森林是一种比较新的机器学习模型，经典的机器学习模型是神经网络。神经网络预测精确，但 ...
2017-06-01 10:59 0 8212 推荐指数：
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