概述 鉴于决策树容易过拟合的缺点，随机森林采用多个决策树的投票机制来改善决策树，我们假设随机森林使用了m棵决策树，那么就需要产生m个一定数量的样本集来训练每一棵树，如果用全样本去训练m棵决策树显然是不可取的，全样本训练忽视了局部样本的规律，对于模型的泛化能力是有害的 产生n个样本的方法采用 ...

三个臭皮匠顶个诸葛亮 　　　　　　--谁说的，站出来！ 1 前言 　　在科学研究中，有种方法叫做组合，甚是强大，小硕们毕业基本靠它了。将别人的方法一起组合起来然后搞成一个集成的算法，集百家 ...

【随机森林】是由多个【决策树】构成的，不同决策树之间没有关联。 特点 可以使用特征多数据，且无需降维使用，无需特征选择。 能够进行特征重要度判断。 能够判断特征间的相关影响 不容器过拟合。 训练速度快、并行。 实现简单。 不平衡数据集、可平衡误差 ...

什么是随机森林？ 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵 ...

现在的WEB中经常会需要产生一些邀请码、激活码。需要是唯一并且随机的。下面总结一些常用的产生随机码的方法 从网络上采集了一些思路，做一下分析。 1. 自己写代码产生随机的数字和字母组合，每产生1个去数据库查询该随机码是否已存在，如果已存在，则重新产生，直到不重复为止。 优点 ...

http://www.36dsj.com/archives/32820 简介 近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机森林一次又一次 ...

jq优点: 比原生js更易书写, 封装了很多api, 有丰富的插件库; 缺点: 每次升级与之前版本不兼容, 只能手动开发, 操作DOM很慢, 不方便, 变量名污染, 作用域混淆等. vue优缺点: 双向绑定, 虚拟DOM, diff算法, MVVM, 组件化, 通信方便, 路由分发等 ...

一、MyBatis框架的优点：　　1. 与JDBC相比，减少了50%以上的代码量。　　2. MyBatis是最简单的持久化框架，小巧并且简单易学。　　3. MyBatis灵活，不会对应用程序或者 ...