第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method（元算法: meta algorithm） 概述 概念：是对其他算法进行组合的一种形式。 通俗来说： 当做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。 机器学习 ...

转摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml类与opencv2中发生了变化，下面列举opencv3的机器学习类方法实例： 用途是opencv自带的ocr样本的分类功能，其中神经网络和adaboost训练速度很慢 ...

一、随机森林的定义 　　在集成学习中，我们知道bagging + 决策树就构成了随机森林。经典的机器学习模型是神经网络，神经网络预测精确，但是计算量很大。 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 ...

一、随机森林是什么？ 随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行①回归和②分类的任务，同时也是一种③数据降维手段，用于处理缺失值、异常值等担任了集成学习中的重要方法，可以将④几个低效模型整合为一个高效模型 在随机森林中，我们将生成很多的决策树，并不像在CART模型中只生成唯一的树1）分类 ...

一，引言 　　前面几章的介绍了几种分类算法，当然各有优缺。如果将这些不同的分类器组合起来，就构成了我们今天要介绍的集成方法或者说元算法。集成方法有多种形式：可以使多种算法的集成，也可以是一种算法在不同设置下的集成，还可以将数据集的不同部分分配不同的分类器，再将这些分类器进行集成 ...

1 随机森林 bagging的好处是降低各个子分类器的variance，而决策树又是对数据敏感的算法，variance比较大。因此我们很自然地就把bagging用到了决策树。也就是基本的随机森林算法： 随机森林的好处是： （1）每棵树并行化学习，非常有效率 （2）继承了CART的好处 ...

机器学习九大算法---随机森林 转载自：http://www.zilhua.com/629.html 1. 随机森林使用背景 1.1 随机森林定义 随机森林是一种比较新的机器学习模型。经典的机器学习 ...

转自：http://python.jobbole.com/86811/ 目录 1 什么是随机森林 1.1 集成学习 1.2 随机决策树 1.3 随机森林 1.4 投票 2 为什么要用它 3 使用方法 3.1 变量 ...